- R-br - DINF UFPR

Re: [R-br] Digest R-br, volume 41, assunto 31
by Diogo Caribe de Sousa 30 Mai '14

30 Mai '14

Caros, Estou precisando fazer o índice de Kappa, mas não estou conseguindo. Tenho dois vetores, com o nome das classes do modelo e da realidade de campo. Os vetores são do tipo string. Alguém tem alguma sugestão? Abraços Em Sexta-feira, 30 de Maio de 2014 8:45, "r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br" <r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu: Enviar submissões para a lista de discussão R-br para r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br Para se cadastrar ou descadastrar via WWW, visite o endereço https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br ou, via email, envie uma mensagem com a palavra 'help' no assunto ou corpo da mensagem para r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br Você poderá entrar em contato com a pessoa que gerencia a lista pelo endereço r-br-owner(a)listas.c3sl.ufpr.br Quando responder, por favor edite sua linha Assunto assim ela será mais específica que "Re: Contents of R-br digest..." Tópicos de Hoje: 1. Re: IDW (Éder Comunello) 2. Link para elaboração de mapas (Edson Lira) 3. Re: Manual de uso do R (Edson Lira) 4. Re: Bibliografia (David Feitosa) 5. correlação robusta em dados longitudinais (Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil) 6. Re: IDW (Elias T. Krainski) 7. Re: Bibliografia (Elias T. Krainski) 8. Re: Manual de uso do R (Elton Gean Araújo Araújo) 9. Re: Manual de uso do R (claudia christina sobrinho do nascimento) 10. Re: Fwd: Representação de gráfico tipo torta em um shapefile (ASANTOS) 11. RES: Link para elaboração de mapas (Mauro Sznelwar) 12. INLA short course with Elias (Paulo Justiniano) 13. Re: sos (Edson Lira) ---------------------------------------------------------------------- Message: 1 Date: Thu, 29 May 2014 11:16:47 -0400 From: Éder Comunello <comunello.eder(a)gmail.com> To: "r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br" <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Subject: Re: [R-br] IDW Message-ID: <CABmC8gnR7Z_qU1Ccv_xbY2TtWDb14WRtjwTULVqkbGZfbf=V5g(a)mail.gmail.com> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" Elias, bom dia! Reconheço o mérito das suas colocações, só complementei! Aproveitando a deixa... A exemplo do material do Jackson Aquino, mantenho também para consulta um material seu, "Introdução à análise de dados espacialmente referenciados". Tenho aqui uma versão de 2012. Tens alguma edição mais atual ou intenção de transformar esse material em livro? Grato, Éder Comunello <c <comunello.eder(a)gmail.com>omunello.eder(a)gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W] Em 29 de maio de 2014 07:18, Elias T. Krainski <eliaskrainski(a)yahoo.com.br> escreveu: > humilhou... :) > > > On 29/05/14 12:36, Éder Comunello wrote: > > Hélio, bom dia! > > Faz sentido interpolar? Acredito que sim, partindo do princípio que a > dependência espacial pode existir, mas seu método não permitiu detectá-la. > Acredito que a causa mais comum seja o esquema de amostragem utilizado, > sobretudo no que se refere à distância entre amostras. No caso particular, > você conseguiu modelar em algumas áreas e não em outras, dando margem à > essa interpretação. > > O colega Elias já postou uma solução, mas acrescento o código abaixo, > caso ainda tenha interesse em utilizar o {gstat}. > > Em termos gerais, a ideia de operação no {gstat} é similar a do {geoR}, > no sentido em que você vai precisar criar um grid pra receber o resultado > da interpolação. O espaçamento da grade será a resolução da interpolação. O > ponto principal é que tem que trabalhar com objetos da classe 'sp'. > > Verifique os parâmetros número de vizinhos (nmax) e peso/potência da > distância (idp). No {gstat} por default utilizam-se todos os pontos e o > idp=2. > > Atte., > > ### <code r> > sapply(c("gstat", "sp", "geoR", "RColorBrewer"), require, character.only=T) > > data(parana); names(parana) > hist(parana$data, col=3) > points(parana, pt.divide='quart') > > ### Criar objeto 'sp' > pr <- data.frame(x=parana$coords[,1], y=parana$coords[,2], > chuva=parana$data) > names(pr); coordinates(pr) <- ~x+y > class(pr) > plot(pr, asp=1, axes=T, pch=20); polygon(parana$borders, border=2) > > ### Criar 'grid' > bbox(pr) > lim <- round(bbox(pr)+c(-1,-1, 1, 1)*50); lim ### amplia a área do bbox > grid <- expand.grid(x=seq(lim[1,1],lim[1,2], by=10), > y=seq(lim[2,1],lim[2,2], by=10)) > grid -> grid.pt > gridded(grid) = ~x+y ### SpatialPixels > coordinates(grid.pt) = ~x+y ### SpatialPoints > > ### IDW Default > idw <- idw(pr$chuva~1, pr, grid) > idw.pt <- idw(chuva~1, pr, grid.pt) > > ### Visualização > spplot(idw, "var1.pred", main = "IDW Default") > spplot(idw.pt, "var1.pred", main = "IDW default - Mapa Pontuado") > image(idw); polygon(parana$borders); points(pr) > > ### Variando parâmetros > idw.data <- data.frame( > default = idw(chuva ~ 1, pr, grid)$var1.pred, ### nmax=todos & > idp=2 > idw6 = idw(chuva ~ 1, pr, grid, nmax=6)$var1.pred, > idw9 = idw(chuva ~ 1, pr, grid, nmax=9)$var1.pred, > idp1 = idw(chuva ~ 1, pr, grid, idp = 1)$var1.pred, > idp4 = idw(chuva ~ 1, pr, grid, idp = 4)$var1.pred, > idp8 = idw(chuva ~ 1, pr, grid, idp = 8)$var1.pred) > > grid.data <- SpatialPixelsDataFrame(grid, idw.data) > dput(names(grid.data)) > > spplot(grid.data, c("default", "idw6", "idw9", "idp1", "idp4", "idp8"), > main = "IDW", col.regions=rainbow(16) > # idp: numeric; specify the inverse distance weighting power > # nmax: the number of nearest observations that should be used > ### </code> > > > > > Éder Comunello <c <comunello.eder(a)gmail.com>omunello.eder(a)gmail.com> > Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W] > > > > > > _______________________________________________ > R-br mailing listR-br@listas.c3sl.ufpr.brhttps://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. > > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. > -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140529/798804be/atta…> ------------------------------ Message: 2 Date: Thu, 29 May 2014 08:25:27 -0700 (PDT) From: Edson Lira <edinhoestat(a)yahoo.com.br> To: R-br Lista <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Subject: [R-br] Link para elaboração de mapas Message-ID: <1401377127.34381.YahooMailNeo(a)web160105.mail.bf1.yahoo.com> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" Eder, Mauro e caros amigos da lista, encontrei um material para elaboração de mapas com o R que achei muito bom, abaixo o link. http://www.social-statistics.org/?p=764 [ ]'s Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140529/8ec70cd2/atta…> ------------------------------ Message: 3 Date: Thu, 29 May 2014 08:27:41 -0700 (PDT) From: Edson Lira <edinhoestat(a)yahoo.com.br> To: "r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br" <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br>, Alan Rodrigo Panosso <arpanosso(a)yahoo.com.br> Subject: Re: [R-br] Manual de uso do R Message-ID: <1401377261.20167.YahooMailNeo(a)web160104.mail.bf1.yahoo.com> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" Concordo com a opinião dos colegas, o livro é muito bom mesmo. Com certeza irá estimular muitos alunos a iniciarem-se no uso do R. Parabens Jackson!!! [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas Em Quinta-feira, 29 de Maio de 2014 10:37, David Feitosa <contato(a)davidfeitosa.com> escreveu: Eu já li a obra em pdf. Muito boa mesmo, principalmente para quem não é da área de desenvolvimento. Atenciosamente, David Feitosa (\_(\ (=°;°) (("")("") Em 29 de maio de 2014 11:14, Alan Rodrigo Panosso <arpanosso(a)yahoo.com.br> escreveu: Fantástico! Parabéns!!!! > >Alan Rodrigo Panosso >---------------------------------------------------------------------------- >Departamento de Matemática - >Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira - FEIS - UNESP >Alameda Rio de Janeiro, 266 >15 385 - 000 - Ilha Solteira - SP.-Brasil >E_mail: alanrp(a)mat.feis.unesp.br ou >arpanosso(a)yahoo.com.br >Tel.: (18) 3743-1968 > > > > >Em Quinta-feira, 29 de Maio de 2014 6:08, Rodrigo Muniz <uenf.rodrigo(a)gmail.com> escreveu: > > > > >Parabens, Jakson, tanto pela iniciativa quanto pela qualidade do material, vi que embora seja voltada para analise de dados sociais poderei utilizar em minhas análises pela didática apresentada e pela programação. >Mais uma vez parabéns... >Att... > > > >2014-05-29 9:23 GMT-03:00 Jakson Alves de Aquino <jalvesaq(a)gmail.com>: > >On 29-05-2014 07:49, Éder Comunello wrote: >>> Já utilizo seu material há um bom tempo e pela qualidade e utilidade do >>> mesmo, já esperava que saísse na forma de livro. Parabéns! >> >>Obrigado a você e a todos os outros da lista que fizeram comentários! >> >> >>> Sou do tempo antigo :D, e gostaria de saber se também vai ter versão >>> impressa. Caso sim, gentileza informar como adquirir. >> >>Não há nenhuma previsão de produção de versão impressa. Acho que não >>haverá, mas, se houver, anunciarei aqui. >> >>-- >>Jakson >> >>_______________________________________________ >>R-br mailing list >>R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >>https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >>Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. >> > > > >-- > >Rodrigo A. Muniz >Eng. Agrônomo. Ms Produção Vegetal (UENF) >Doutorando em Engenharia de Sistemas Agrícolas (ESALQ/USP) >E-mail - muniz.ra(a)usp.br >Cel (19) 98300-4333 (Pessoal) > > > >_______________________________________________ >R-br mailing list >R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. > > >_______________________________________________ >R-br mailing list >R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. > _______________________________________________ R-br mailing list R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140529/00b2369c/atta…> ------------------------------ Message: 4 Date: Thu, 29 May 2014 12:27:39 -0300 From: David Feitosa <contato(a)davidfeitosa.com> To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br Subject: Re: [R-br] Bibliografia Message-ID: <CAL1rLtoZTdqbfwvuV0u9vL4vz8=SKxbKBYRvqmXPzTDBF_SPbA(a)mail.gmail.com> Content-Type: text/plain; charset="utf-8" Marcus, Sou formado em Ciências da Computação. Eu tentei alguns livros sobre o assunto, mas achei a linguagem muito "pesada". Darei uma olhada na sua sugestão. Obrigado! [?] Atenciosamente, David Feitosa (\_(\ (=°;°) (("")("") Em 29 de maio de 2014 11:56, Marcus Nunes <marcus.nunes(a)gmail.com> escreveu: > David, > > Acho que a definição de "didática" vai variar muito de pessoa para pessoa. > Particularmente, tenho formação em Matemática e estudei Processos > Estocásticos, em 2006, através de A First Course in Stochastic Processes, > de Samuel Karlin e Howard Taylor - > http://www.amazon.com/Course-Stochastic-Processes-Second-Edition/dp/0123985… > > > Este era o livro clássico da disciplina de Processos Estocásticos do > Mestrado da UFRGS. > > > 2014-05-29 11:40 GMT-03:00 David Feitosa <contato(a)davidfeitosa.com>: > >> Caríssimos, bom dia. >> >> Desculpe se o assunto já tiver sido discutido na lista, >> mas os senhores poderiam indicar bibliografia que fosse didática sobre >> Estatística em Geral e Processos Estocásticos? >> >> Poderia ser em Inglês e, não necessariamente, associada ao R. >> Claro que se puder ser, melhor ainda. [?] >> >> Obrigado! >> >> Atenciosamente, >> >> David Feitosa >> >> (\_(\ >> (=°;°) >> (("")("") >> >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça >> código mínimo reproduzível. >> > > > > -- > Marcus Nunes > http://marcusnunes.me/ > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. > -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140529/054ef567/atta…> -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo não-texto foi limpo... Nome: 330.gif Tipo: image/gif Tamanho: 96 bytes Descrição: não disponível URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140529/054ef567/atta…> ------------------------------ Message: 5 Date: Thu, 29 May 2014 14:17:50 -0300 From: Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil <emmanuel.brasil(a)gmail.com> To: R BR lista <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Subject: [R-br] correlação robusta em dados longitudinais Message-ID: <CAFfGvyKX+4Xq6teF9VJMN17fomesnfb2RLYyrrTGcTUyV7fM3w(a)mail.gmail.com> Content-Type: text/plain; charset="utf-8" Amigos de R, Estou conduzindo uma análise de dados longitudinais com a função nlme::lme. POr enquanto o melhor modelo que tenho é expresso como: f7 <- lme(Velocidade ~ lado + as.factor(dia) ,data=l,random = ~1|Id/Arteria,correlation=corAR1(.8,form=~dia)) Nessa função eu gostaria que a correlçao fosse considerada para os diferentes grupos dado para a variável lado, porque que graficamente me parece ser diferente. Mas eu não consegui colocar esse argumento dentro de corAR1. Mas esse nem é o problema que me preocupa mais. A leitura fonte que tenho indica que sempre que possivel, deve-se utilizar uma correlaçao robusta, pois assim provavelmente evita-se o erro de assumir uma estrutura incorreta da correlação, apesar de eu ter experimentado várias. Mas eu não achei no pacote nlme qualquer função/argumento que me levasse acreditar que uma correlçao robusta esteja disponível. Alguem saberia saber no lugar de corAR1 é possivel utilizar alguma coisa que funcionasse como uma correlação robusta? Abraço, Dr. Pedro Emmanuel A. A. do Brasil http://blog.ipec.fiocruz.br/lapclin-chagas/ Curriculum Lattes: http://lattes.cnpq.br/6597654894290806 ResearchGate.net: https://www.researchgate.net/profile/Pedro_Brasil2/ Instituto Nacional de Infectologia/Instituto de Pesquisa Clínica Evandro Chagas Fundação Oswaldo Cruz Rio de Janeiro - Brasil Av. Brasil 4365, CEP 21040-360, Tel 55 21 3865-9648 e-mail: pedro.brasil(a)ipec.fiocruz.br e-mail: emmanuel.brasil(a)gmail.com ---Apoio aos softwares livres www.zotero.org - gerenciamento de referências bibliográficas. www.broffice.org ou www.libreoffice.org - textos, planilhas ou apresentações. www.epidata.dk - entrada de dados. www.r-project.org - análise de dados. www.ubuntu.com - sistema operacional -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140529/21b5880e/atta…> ------------------------------ Message: 6 Date: Thu, 29 May 2014 20:21:53 +0200 From: "Elias T. Krainski" <eliaskrainski(a)yahoo.com.br> To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br Subject: Re: [R-br] IDW Message-ID: <53877AC1.9030708(a)yahoo.com.br> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"; Format="flowed" Éder, essa e' a ultima versao... On 29/05/14 17:16, Éder Comunello wrote: > Elias, bom dia! > > Reconheço o mérito das suas colocações, só complementei! > > Aproveitando a deixa... A exemplo do material do Jackson Aquino, > mantenho também para consulta um material seu, "Introdução à análise > de dados espacialmente referenciados". Tenho aqui uma versão de 2012. > Tens alguma edição mais atual ou intenção de transformar esse material > em livro? > > Grato, > > > Éder Comunello <c > <mailto:comunello.eder@gmail.com>omunello.eder(a)gmail.com > <mailto:omunello.eder@gmail.com>> > Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W] > > > Em 29 de maio de 2014 07:18, Elias T. Krainski > <eliaskrainski(a)yahoo.com.br <mailto:eliaskrainski@yahoo.com.br>> escreveu: > > humilhou... :) > > > On 29/05/14 12:36, Éder Comunello wrote: >> Hélio, bom dia! >> >> Faz sentido interpolar? Acredito que sim, partindo do princípio >> que a dependência espacial pode existir, mas seu método não >> permitiu detectá-la. Acredito que a causa mais comum seja o >> esquema de amostragem utilizado, sobretudo no que se refere à >> distância entre amostras. No caso particular, você conseguiu >> modelar em algumas áreas e não em outras, dando margem à essa >> interpretação. >> >> O colega Elias já postou uma solução, mas acrescento o código >> abaixo, caso ainda tenha interesse em utilizar o {gstat}. >> >> Em termos gerais, a ideia de operação no {gstat} é similar a do >> {geoR}, no sentido em que você vai precisar criar um grid pra >> receber o resultado da interpolação. O espaçamento da grade será >> a resolução da interpolação. O ponto principal é que tem que >> trabalhar com objetos da classe 'sp'. >> >> Verifique os parâmetros número de vizinhos (nmax) e peso/potência >> da distância (idp). No {gstat} por default utilizam-se todos os >> pontos e o idp=2. >> >> Atte., >> >> ### <code r> >> sapply(c("gstat", "sp", "geoR", "RColorBrewer"), require, >> character.only=T) >> >> data(parana); names(parana) >> hist(parana$data, col=3) >> points(parana, pt.divide='quart') >> >> ### Criar objeto 'sp' >> pr <- data.frame(x=parana$coords[,1], y=parana$coords[,2], >> chuva=parana$data) >> names(pr); coordinates(pr) <- ~x+y >> class(pr) >> plot(pr, asp=1, axes=T, pch=20); polygon(parana$borders, border=2) >> >> ### Criar 'grid' >> bbox(pr) >> lim <- round(bbox(pr)+c(-1,-1, 1, 1)*50); lim ### amplia a área >> do bbox >> grid <- expand.grid(x=seq(lim[1,1],lim[1,2], by=10), >> y=seq(lim[2,1],lim[2,2], by=10)) >> grid -> grid.pt <http://grid.pt> >> gridded(grid) = ~x+y ### SpatialPixels >> coordinates(grid.pt <http://grid.pt>) = ~x+y ### SpatialPoints >> >> ### IDW Default >> idw <- idw(pr$chuva~1, pr, grid) >> idw.pt <http://idw.pt> <- idw(chuva~1, pr, grid.pt <http://grid.pt>) >> >> ### Visualização >> spplot(idw, "var1.pred", main = "IDW Default") >> spplot(idw.pt <http://idw.pt>, "var1.pred", main = "IDW default - >> Mapa Pontuado") >> image(idw); polygon(parana$borders); points(pr) >> >> ### Variando parâmetros >> idw.data <- data.frame( >> default = idw(chuva ~ 1, pr, grid)$var1.pred, ### >> nmax=todos & idp=2 >> idw6 = idw(chuva ~ 1, pr, grid, nmax=6)$var1.pred, >> idw9 = idw(chuva ~ 1, pr, grid, nmax=9)$var1.pred, >> idp1 = idw(chuva ~ 1, pr, grid, idp = 1)$var1.pred, >> idp4 = idw(chuva ~ 1, pr, grid, idp = 4)$var1.pred, >> idp8 = idw(chuva ~ 1, pr, grid, idp = 8)$var1.pred) >> >> grid.data <- SpatialPixelsDataFrame(grid, idw.data) >> dput(names(grid.data)) >> >> spplot(grid.data, c("default", "idw6", "idw9", "idp1", "idp4", >> "idp8"), main = "IDW", col.regions=rainbow(16) >> # idp: numeric; specify the inverse distance weighting power >> # nmax: the number of nearest observations that should be used >> ### </code> >> >> >> >> >> Éder Comunello <c >> <mailto:comunello.eder@gmail.com>omunello.eder(a)gmail.com >> <mailto:omunello.eder@gmail.com>> >> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W] >> >> >> >> >> >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br <mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br> >> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br <mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br> > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e > forneça código mínimo reproduzível. > > > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140529/d965ea0f/atta…> ------------------------------ Message: 7 Date: Thu, 29 May 2014 20:23:55 +0200 From: "Elias T. Krainski" <eliaskrainski(a)yahoo.com.br> To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br Subject: Re: [R-br] Bibliografia Message-ID: <53877B3B.4020809(a)yahoo.com.br> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"; Format="flowed" Ha dois livros bons de processos estocasticos. Um mais aplicado e outro com resultados mais teoricos (sem aprofundar na prova dos resultados). http://www.maths.lth.se/matstat/staff/georg/ On 29/05/14 16:40, David Feitosa wrote: > Caríssimos, bom dia. > > Desculpe se o assunto já tiver sido discutido na lista, > mas os senhores poderiam indicar bibliografia que fosse didática sobre > Estatística em Geral e Processos Estocásticos? > > Poderia ser em Inglês e, não necessariamente, associada ao R. > Claro que se puder ser, melhor ainda. > > Obrigado! > > Atenciosamente, > > David Feitosa > > (\_(\ > (=°;°) > (("")("") > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140529/f9158328/atta…> -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo não-texto foi limpo... Nome: não disponível Tipo: image/gif Tamanho: 96 bytes Descrição: não disponível URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140529/f9158328/atta…> ------------------------------ Message: 8 Date: Thu, 29 May 2014 12:55:36 -0700 (PDT) From: Elton Gean Araújo Araújo <egarauj(a)yahoo.com.br> To: "r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br" <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Subject: Re: [R-br] Manual de uso do R Message-ID: <1401393336.35171.YahooMailNeo(a)web142706.mail.bf1.yahoo.com> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" Parabéns Jackson! Muito bom ter este conhecimento compartilhado. Abraços. Elton Gean Araújo Mestre em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ - USP. Professor da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Campus de Paranaíba Em Quarta-feira, 28 de Maio de 2014 15:51, Fernando Antonio de souza <nandodesouza(a)gmail.com> escreveu: Parabéns Jackson. Este livro será refência ao curso de introdução ao R que leciono aqui na UFAL Em 28 de maio de 2014 13:09, Jakson Alves de Aquino <jalvesaq(a)gmail.com> escreveu: Olá, > > >Peço licença a vocês para anunciar que o meu trabalho "R para cientistas sociais" foi publicado como livro eletrônico pela Editus (Editora da Universidade Estadual de Santa Cruz, Bahia). Aproveito a oportunidade para parabenizar a Editus por disponibilizar livremente suas publicações digitais: > > >http://www.uesc.br/editora/index.php?item=conteudo_livros_digitais.php > > > >Embora voltado para as necessidades mais comuns de cientistas sociais, acredito que o livro pode ser um manual útil a todos os que estão aprendendo a usar o R. Os dados necessários para reproduzir os exemplos estão em: > > >http://www.lepem.ufc.br/jaa/RparaCS.php > > > >-- >Jakson Alves de Aquino >Universidade Federal do Ceará >_______________________________________________ >R-br mailing list >R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. > _______________________________________________ R-br mailing list R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140529/8acb73b1/atta…> ------------------------------ Message: 9 Date: Thu, 29 May 2014 19:37:42 -0300 From: claudia christina sobrinho do nascimento <claudiachris(a)ig.com.br> To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br Subject: Re: [R-br] Manual de uso do R Message-ID: <CABKDUPNK8AZVW0qr1Fp79F2AW_WeK_cB=82tTjtdgmxVc+UBtA(a)mail.gmail.com> Content-Type: text/plain; charset="utf-8" Parabéns! E obrigada por divulgar. Em 29 de maio de 2014 11:37, David Feitosa <contato(a)davidfeitosa.com> escreveu: > Eu já li a obra em pdf. > Muito boa mesmo, principalmente para quem não é da área de desenvolvimento. > > > > Atenciosamente, > > David Feitosa > > (\_(\ > (=°;°) > (("")("") > > > Em 29 de maio de 2014 11:14, Alan Rodrigo Panosso <arpanosso(a)yahoo.com.br> > escreveu: > > Fantástico! Parabéns!!!! >> >> Alan Rodrigo Panosso >> >> ---------------------------------------------------------------------------- >> Departamento de Matemática - >> Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira - FEIS - UNESP >> Alameda Rio de Janeiro, 266 >> 15 385 - 000 - Ilha Solteira - SP.-Brasil >> E_mail: alanrp(a)mat.feis.unesp.br ou >> arpanosso(a)yahoo.com.br >> Tel.: (18) 3743-1968 >> >> >> >> Em Quinta-feira, 29 de Maio de 2014 6:08, Rodrigo Muniz < >> uenf.rodrigo(a)gmail.com> escreveu: >> >> >> Parabens, Jakson, tanto pela iniciativa quanto pela qualidade do >> material, vi que embora seja voltada para analise de dados sociais poderei >> utilizar em minhas análises pela didática apresentada e pela programação. >> Mais uma vez parabéns... >> Att... >> >> >> 2014-05-29 9:23 GMT-03:00 Jakson Alves de Aquino <jalvesaq(a)gmail.com>: >> >> On 29-05-2014 07:49, Éder Comunello wrote: >> > Já utilizo seu material há um bom tempo e pela qualidade e utilidade do >> > mesmo, já esperava que saísse na forma de livro. Parabéns! >> >> Obrigado a você e a todos os outros da lista que fizeram comentários! >> >> > Sou do tempo antigo :D, e gostaria de saber se também vai ter versão >> > impressa. Caso sim, gentileza informar como adquirir. >> >> Não há nenhuma previsão de produção de versão impressa. Acho que não >> haverá, mas, se houver, anunciarei aqui. >> >> -- >> Jakson >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça >> código mínimo reproduzível. >> >> >> >> >> -- >> *Rodrigo A. Muniz* >> Eng. Agrônomo. Ms Produção Vegetal (UENF) >> Doutorando em Engenharia de Sistemas Agrícolas (ESALQ/USP) >> E-mail - muniz.ra(a)usp.br >> Cel (19) 98300-4333 (Pessoal) >> >> >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça >> código mínimo reproduzível. >> >> >> >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça >> código mínimo reproduzível. >> > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. > -- Cláudia Christina Sobrinho do Nascimento nutricionista Residência terapia nutricional (HUPE/UERJ) Aperfeiçoamento vigilância alimentar e nutricional (ENSP/FIOCRUZ) Mestre e doutoranda saúde coletiva/epidemiologia (IMS/UERJ) cel.997332776 P *- ANTES DE IMPRIMIR ESTE OU QUALQUER OUTRO DOCUMENTO, PENSE EM SEU COMPROMISSO COM O MEIO AMBIENTE. -* -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140529/7968e4fb/atta…> ------------------------------ Message: 10 Date: Thu, 29 May 2014 19:17:57 -0400 From: ASANTOS <alexandresantosbr(a)yahoo.com.br> To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br, ecomunel(a)gmail.com Subject: Re: [R-br] Fwd: Representação de gráfico tipo torta em um shapefile Message-ID: <5387C025.6000404(a)yahoo.com.br> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"; Format="flowed" Boa noite Éder, Tentei seguir seu roteiro usando maptools::unionSpatialPolygons() e não deu certo a dissolução de bacias, fiz: require(shapefiles) library(maptools) library(gpclib) library(rgdal) library(PBSmapping) #Shapefile e dados links <- c( "https://www.dropbox.com/s/3ph2630xicpexo0/dem.crop.final.tif", "https://www.dropbox.com/s/3ph2630xicpexo0/dem.crop.final.tif", "https://www.dropbox.com/s/3ph2630xicpexo0/dem.crop.final.tif", "https://www.dropbox.com/s/3ph2630xicpexo0/dem.crop.final.tif") if (sum(sapply(basename(links), file.exists))<4) { lapply(links, function(a) tryCatch(download.file(a, dest=basename(a), mode='wb'), error=function(...) message("ERRO!")))} else message('OK!') # #abrido shapefile # bacias <- readOGR(".", "sa_bas_ll_r500m") CRS.new <- CRS("+proj=longlat +datum=WGS84") proj4string(bacias) <- CRS.new plot(bacias) str(bacias) ## Separando os ID dos atributos do LEVEL2, pois tenho 6 níveis de bacias IDlevel2<- cut(bacias@data$LEVEL2, range(bacias@data$LEVEL2), include.lowest=TRUE) ## Bacias "dissolvidas" para o nível 2 Dissolve_bacia <- unionSpatialPolygons(bacias ,Dissolve_bacia) Dissolve_bacia_2 <- SpatialPolygons2PolySet(DissolveResult) ## Representação gráfica plotPolys(Dissolve_bacia_2 , proj = TRUE,col="wheat1",xlab="longitude",ylab="latitude") E a figura resultante em plotPolys não são minhas bacias no nível 2. Poderia me dizer o que estou fazendo de errado, Obrigado, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 ====================================================================== Em 26/05/2014 15:12, Éder Comunello escreveu: Alexandre, boa tarde! Sugiro que você trabalhe com o mapa de bacias "dissolvidas" para o nível 2. Para isso você pode fazer uso de maptools::unionSpatialPolygons(). Para fins de visualização você pode ainda utilizar outras funções de simplificação. Feito isso, além de visualizar mais rápido, você poderá obter o centróide dos polígonos dissolvidos pra locar os gráficos de torta. Depois de rodar o sp::over() você precisa tabular as frequências por bacia e adicionar a coordenada de cada uma. A entrada do add.pie() é individual, então você poderá pensar num laço ou uma função da família apply pra entradas múltiplas. Atte., Éder Comunello <c <mailto:comunello.eder@gmail.com>omunello.eder(a)gmail.com <mailto:omunello.eder@gmail.com>> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W] -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140529/f4be8c48/atta…> ------------------------------ Message: 11 Date: Thu, 29 May 2014 21:14:42 -0300 From: "Mauro Sznelwar" <sznelwar(a)uol.com.br> To: <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br>, "'Edson Lira'" <edinhoestat(a)yahoo.com.br> Subject: [R-br] RES: Link para elaboração de mapas Message-ID: <017c01cf7b9c$28245ca0$786d15e0$(a)com.br> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" Muito obrigado, parece ótimo, ainda vou tentar rodar os comandos que aparecem lá. Eder, Mauro e caros amigos da lista, encontrei um material para elaboração de mapas com o R que achei muito bom, abaixo o link. http://www.social-statistics.org/?p=764 [ ]'s Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas --- Este email está limpo de vírus e malwares porque a proteção do avast! Antivírus está ativa. http://www.avast.com -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140529/8af19984/atta…> ------------------------------ Message: 12 Date: Thu, 29 May 2014 15:36:44 -0300 (BRT) From: Paulo Justiniano <paulojus(a)leg.ufpr.br> To: leg_l(a)leg.ufpr.br Cc: rbras_l(a)rbras.org.br Subject: [R-br] INLA short course with Elias Message-ID: <alpine.DEB.2.00.1405291529480.31612(a)pataxo.est.ufpr.br> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"; Format="flowed" O Elias Krainski vai passar uns dias aqui em Curitiba e no período vai apresentar um curso sobre o INLA. A enfase será mais na motivaçãoe "entranhas" do INLA (e nao apenas no uso do pacote e exemplos de dados) A seguir um resumo, tb em www.leg.ufpr.br/seminarios todos interessados são bem vindos Local: LEG/UFPR Periodo: 09-13/06/2014 Horario: 10:00 - 12:00 ------------------------------------------------------------------------------- The main objective of this course is to look at the ideas behind INLA. INLA has a history which can be followed by looking bacl at the sequence of works by Prof. H. Rue's. We start on the MCMC algorithms, including single site and block updates and the Gaussian approximation as a proposal. Then, the INLA algorithm is used as one further step more wich makes sampling from the posterior no longer needed for most inference tasks. An working example is used to show, in details, how the algorithms work. At end we can see that any additive linear model with conditional independent likelihood can be easily included in the framework. If time allows, we will look at the INLA package and at some tricks implemented to deal with more complex models. ------------------------------ Message: 13 Date: Fri, 30 May 2014 04:44:38 -0700 (PDT) From: Edson Lira <edinhoestat(a)yahoo.com.br> To: "r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br" <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Subject: Re: [R-br] sos Message-ID: <1401450278.8566.YahooMailNeo(a)web160104.mail.bf1.yahoo.com> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" a=c(1,3,5,4,3, NA, NA) max(a,na.rm=T) [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas Em Terça-feira, 27 de Maio de 2014 15:33, Luiz Roberto Martins Pinto <luizroberto.uesc(a)gmail.com> escreveu: Caros, tenho um vetor a=c(1,3,5,4,3, NA, NA) preciso encontrar o valor máximo deste vetor, neste caso encontrar o 5 utilizei max(a) Resultado: [1] NA O que devo fazer? Luiz Roberto. Luiz Roberto Martins Pinto Prof. Pleno/DCET/UESC Laboratório de Estatística Computacional Universidade Estadual de Santa Cruz Ilhéus-Bahia luizroberto.uesc(a)gmail.com skype: lrmpinto http://lattes.cnpq.br/2732314327604831 _______________________________________________ R-br mailing list R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140530/43ca707f/atta…> ------------------------------ Subject: Legenda do Digest _______________________________________________ R-br mailing list R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br ------------------------------ Fim da Digest R-br, volume 41, assunto 31 *****************************************

2 1

Link para elaboração de mapas
by Edson Lira 30 Mai '14

30 Mai '14

Eder, Mauro e caros amigos da lista, encontrei um material para elaboração de mapas com o R que achei muito bom, abaixo o link. http://www.social-statistics.org/?p=764 [ ]'s Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

3 4

sos
by Luiz Roberto Martins Pinto 30 Mai '14

30 Mai '14

Caros, tenho um vetor a=c(1,3,5,4,3, NA, NA) preciso encontrar o valor máximo deste vetor, neste caso encontrar o 5 utilizei max(a) Resultado: [1] NA O que devo fazer? Luiz Roberto. Luiz Roberto Martins Pinto Prof. Pleno/DCET/UESC Laboratório de Estatística Computacional Universidade Estadual de Santa Cruz Ilhéus-Bahia luizroberto.uesc(a)gmail.com skype: lrmpinto http://lattes.cnpq.br/2732314327604831

5 7

Manual de uso do R
by Jakson Alves de Aquino 29 Mai '14

29 Mai '14

Olá, Peço licença a vocês para anunciar que o meu trabalho "R para cientistas sociais" foi publicado como livro eletrônico pela Editus (Editora da Universidade Estadual de Santa Cruz, Bahia). Aproveito a oportunidade para parabenizar a Editus por disponibilizar livremente suas publicações digitais: http://www.uesc.br/editora/index.php?item=conteudo_livros_digitais.php Embora voltado para as necessidades mais comuns de cientistas sociais, acredito que o livro pode ser um manual útil a todos os que estão aprendendo a usar o R. Os dados necessários para reproduzir os exemplos estão em: http://www.lepem.ufc.br/jaa/RparaCS.php -- Jakson Alves de Aquino Universidade Federal do Ceará

17 19

INLA short course with Elias
by Paulo Justiniano 29 Mai '14

29 Mai '14

O Elias Krainski vai passar uns dias aqui em Curitiba e no período vai apresentar um curso sobre o INLA. A enfase será mais na motivaçãoe "entranhas" do INLA (e nao apenas no uso do pacote e exemplos de dados) A seguir um resumo, tb em www.leg.ufpr.br/seminarios todos interessados são bem vindos Local: LEG/UFPR Periodo: 09-13/06/2014 Horario: 10:00 - 12:00 ------------------------------------------------------------------------------- The main objective of this course is to look at the ideas behind INLA. INLA has a history which can be followed by looking bacl at the sequence of works by Prof. H. Rue's. We start on the MCMC algorithms, including single site and block updates and the Gaussian approximation as a proposal. Then, the INLA algorithm is used as one further step more wich makes sampling from the posterior no longer needed for most inference tasks. An working example is used to show, in details, how the algorithms work. At end we can see that any additive linear model with conditional independent likelihood can be easily included in the framework. If time allows, we will look at the INLA package and at some tricks implemented to deal with more complex models.

1 0

Bibliografia
by David Feitosa 29 Mai '14

29 Mai '14

Caríssimos, bom dia. Desculpe se o assunto já tiver sido discutido na lista, mas os senhores poderiam indicar bibliografia que fosse didática sobre Estatística em Geral e Processos Estocásticos? Poderia ser em Inglês e, não necessariamente, associada ao R. Claro que se puder ser, melhor ainda. [?] Obrigado! Atenciosamente, David Feitosa (\_(\ (=°;°) (("")("")

3 3

IDW
by Hélio Gallo Rocha 29 Mai '14

29 Mai '14

Caros Listeiros. Estou utilizando o pacote geoR para análise geoestatística. Numa das áreas em estudo não apresentou dependência espacial. Sei que no pacote geosat contempla o método IDW. Alguém teria um CRM com este método? Agradeço desde já. -- Hélio Gallo Rocha IFSULDEMINAS - Câmpus Muzambinho

3 7

Regex
by Roney Fraga Souza 29 Mai '14

29 Mai '14

Caros, Tenho o seguinte arquivo: https://gist.github.com/roneyfraga/ca682b6193c75e7be4bf Quero manter apenas as linhas que começam com AU, DT, PY, VL e BP no arquivo. O resultado seria: AU Lin, TH DT Article PY 2012 VL 116 BP 314 AU Brodeur-Campbell, M DT Article PY 2012 VL 116 BP 320 Agora preciso que a cada 4 linhas estas sejam transpostas, de modo que ficaria assim: V1 V2 V3 V4 V5 AU Lin, TH DT Article PY 2012 VL 116 BP 314 AU Brodeur-Campbell, M DT Article PY 2012 VL 116 BP 320 Qualquer sugestão será bem vinda? Atenciosamente, Roney

3 8

Interpretação do gráfico com distância de Cook
by ana paula coelho madeira 29 Mai '14

29 Mai '14

Boa tarde! A função "plot" apresenta uma série de gráficos para análise de um modelo, sendo que a 'which' 4, 5 e 6 apresentam gráficos em função da distância de Cook. Como interpretar esses gráficos? Desde já agradeço! Ana Paula

2 1

Erro na saída de gráfico!!!
by Nory 28 Mai '14

28 Mai '14

Olá pessoal, No momento de pedir algum gráfico, aparece esse aviso de erro: > require(stats) > plot(cars) Error in (function (display = "", width, height, pointsize, gamma, bg, : X11 module cannot be loaded Uso o *R* na plataforma *Emacs* para *Mac OS X 10.9.3* Agradeço qualquer ajuda. -- Nory Daniel de Carvalho Erazo Técnico em Sistemática Vegetal/Herbário INPA Coordenação de Biodiversidade - CBio Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia - INPA Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação - MCTI Av. André Araújo, 2.936 - Petrópolis - CEP: 69067-375 Caixa Postal nº 2223 CEP 69080-971 Manaus - AM, Brasil Telefone: (92) 3643-3125 Celular: (92) 9378-7592 nory(a)inpa.gov.br norydaniel(a)gmail.com

2 3

Off Topic: As Ferramentas do Cientista de Dados
by Nei 28 Mai '14

28 Mai '14

Oi Pessoal, Um curso do "Coursera" sobre análise de dados que, pelo que eu entendi, vai falar também sobre o R. In this course you will get an introduction to the main tools and ideas in the data scientist's toolbox. The course gives an overview of the data, questions, and tools that data analysts and data scientists work with. There are two components to this course. The first is a conceptual introduction to the ideas behind turning data into actionable knowledge. The second is a practical introduction to the tools that will be used in the program like version control, markdown, git, GitHub, R, and RStudio. Mais informações: https://www.coursera.org/course/datascitoolbox

4 3

Orientação dos pontos cardeais no mapa e escala
by Edson Lira 28 Mai '14

28 Mai '14

Caros amigos e Eder, como faço para ver a escala que estou plotando o mapa? Como coloco a orientação dos pontos cardeais no mapa? (Acho que chama de rosa dos ventos) [ ]'s Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

2 1

Modelo efeito misto - decomposição R2 marginal
by Fernando Souza 27 Mai '14

27 Mai '14

Caros Amigos, Fiz uma análise de regressão utilizando o modelo de efeito misto. Eu desejo fazer o coeficiente de determinação parcial conforme descrito no livro do Kutner, et al (Applied linear statistical Models, ) <http://www.amazon.com/Applied-Linear-Statistical-Models-Michael/dp/00731087…> 5° edição, paginas 268-269 para obter uma estimativa de quanto cada variável incluída no modelo contribuiu para o R2 geral ( ou seja a contribuição marginal de cada variável para a redução da variação quando todas as outras variáveis estão no modelo- No livro é chamado de coeficiente parcial de determinação). O R2 do modelo deve ser igual a soma do R2 parcial de cada variável individualment (R2modelo= R2variável1+R2variável2...). Fiz uma função para automatizar os passos descritos no livro, como vocês poderão ver a soma do R2 parcial de cada variável difere do R2 geral do modelo. Acredito que eu possa ter entendido algo errado, por isso gostaria de ajuda. Alguém da lista ja fez este tipo de avaliação? DATA<- structure(list(DATA = structure(c(25L, 27L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 26L, 28L, 25L, 27L), .Label = c("01/09/13", "02/09/13", "03/09/13", "04/09/13", "05/09/13", "07/09/13", "08/09/13", "10/09/13", "11/09/13", "14/09/13", "15/09/13", "16/09/13", "17/09/13", "18/09/13", "19/09/13", "20/09/13", "21/09/13", "22/09/13", "23/09/13", "24/09/13", "25/09/13", "26/09/13", "27/09/13", "28/09/13", "29/08/13", "29/09/13", "30/08/13", "30/09/13"), class = "factor"), GEST = c(63L, 64L, 66L, 67L, 68L, 69L, 70L, 72L, 73L, 75L, 76L, 79L, 80L, 81L, 82L, 83L, 84L, 85L, 86L, 87L, 88L, 89L, 90L, 91L, 92L, 93L, 94L, 95L, 63L, 64L), MANEJO = c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), DIAS = c(1L, 2L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 10L, 11L, 13L, 14L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 1L, 2L), ANIMAL = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L), .Label = c("5", "4"), class = c("ordered", "factor")), CONSUMO = c(1.43, 1.24, 2, 1.29, 0.94, 1.99, 1.48, 1.25, 1.8, 2.16, 1.36, 1.33, 2.25, 1.1, 1.78, 1.47, 2, 2.07, 1.35, 1.84, 1.86, 1.5, 1.31, 1.45, 1.46, 2.51, 2.77, 1.89, 1.39, 1.68), PV = c(40, 40.06, 40.18, 40.24, 40.3, 40.36, 40.42, 40.54, 40.6, 40.72, 40.78, 40.99, 41.04, 41.08, 41.13, 41.17, 41.22, 41.26, 41.31, 41.35, 41.4, 41.45, 41.49, 41.54, 41.58, 41.63, 41.67, 41.9, 32.3, 32.47), TEMPMIN = c(11.85, 11.85, 17.9, 18.45, 18.6, 19.6, 19.2, 17.8, 18.7, 15.5, 15.55, 18.7, 18.15, 17.55, 17.85, 18.75, 20.95, 19.3, 19.35, 19.4, 18.8, 17.65, 17.75, 16.45, 16.95, 18.4, 21.1, 18.2, 11.85, 11.85), TEMPMAX = c(28.05, 28.05, 30, 30.9, 30.8, 30.35, 31.2, 27.9, 31.3, 28.6, 28.25, 31.95, 32.75, 30.7, 31.65, 32.85, 32.65, 33.2, 33.05, 24.7, 24.35, 24.95, 28, 28.15, 30.9, 33.1, 34.95, 26.65, 28.05, 28.05), URAMIN = c(38, 38, 40, 41.5, 43, 42.5, 41, 61.5, 44.5, 41.5, 41, 18, 19.5, 26.5, 19.5, 19.5, 20, 25.5, 29, 70, 71.5, 42.5, 50, 44, 31, 23, 15.65, 46.5, 38, 38), URAMAX = c(89, 89, 94, 91, 91, 96.5, 94.5, 99, 95.5, 91, 93, 74.5, 74.5, 75.5, 77, 76, 80, 88, 92, 94, 93.5, 94, 91.5, 85.5, 83.5, 79, 51.75, 77.5, 89, 89), TEMPMEC = c(19.95, 19.95, 23.95, 24.68, 24.7, 24.98, 25.2, 22.85, 25, 22.05, 21.9, 25.33, 25.45, 24.13, 24.75, 25.8, 26.8, 26.25, 26.2, 22.05, 21.58, 21.3, 22.88, 22.3, 23.93, 25.75, 28.03, 22.43, 19.95, 19.95), URAMED = c(63.5, 63.5, 66.25, 69.5, 67.75, 80.25, 70, 67, 47.75, 47, 48.25, 56.75, 60.5, 82.5, 68.25, 70.75, 64.75, 51, 63.5, 62, 56.75, 84.25, 84.25, 64.25, 64.5, 57.75, 72.25, 74.75, 63.5, 63.5 ), ITH = c(4, 4, 151, 220, 212, 304, 267, 82, 133, 20, 16, 201, 231, 246, 218, 317, 343, 230, 302, 40, 21, 49, 147, 51, 143, 238, 409, 82, 4, 4), IMS = c(0.9, 0.62, 0.69, 1.62, 0.81, 1.16, 1.45, 0.87, 0.86, 0.86, 1.04, 1.68, 0.68, 0.56, 1.47, 1.04, 1.14, 0.66, 0.97, 1.35, 1.14, 1.05, 1.52, 0.77, 0.95, 0.84, 1.31, 1.52, 1, 1.37), cook = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)), .Names = c("DATA", "GEST", "MANEJO", "DIAS", "ANIMAL", "CONSUMO", "PV", "TEMPMIN", "TEMPMAX", "URAMIN", "URAMAX", "TEMPMEC", "URAMED", "ITH", "IMS", "cook"), row.names = c("178", "179", "181", "182", "183", "184", "185", "187", "188", "190", "191", "194", "195", "196", "197", "198", "199", "200", "201", "202", "203", "204", "205", "206", "207", "208", "209", "210", "211", "212"), class = c("nffGroupedData", "nfGroupedData", "groupedData", "data.frame"), formula = CONSUMO ~ I(PV^0.75) + IMS + GEST + TEMPMAX + TEMPMIN + URAMIN + URAMAX + as.numeric(ITH) | ANIMAL, FUN = function (x) max(x, na.rm = TRUE), order.groups = TRUE) modelocompleto<-lme(fixed=CONSUMO~GEST+as.numeric(ITH),data=DATA,correlation=corAR1(form=~GEST|ANIMAL),na.action=na.omit,weights=varIdent(form=~1|ANIMAL),random=~1|ANIMAL,method="REML") modeloreduzidoGEST<-update(modelocompleto,fixed=CONSUMO~as.numeric(ITH),random=~1|ANIMAL,method="REML",control=ctrl) modeloreduzidoITH<-update(modelocompleto,fixed=CONSUMO~GEST,random=~1|ANIMAL,method="REML",control=ctrl) R2partial<-function(modelocompleto,modeloreduzidoGEST,modeloreduzidoITH){ SSRGEST<-(sum(resid(modeloreduzidoGEST)^2) - sum(resid(modelocompleto)^2)) SSRITH<-(sum(resid(modeloreduzidoITH)^2) - sum(resid(modelocompleto)^2)) SSEGEST<-sum(resid(modeloreduzidoGEST)^2) SSEITH<-sum(resid(modeloreduzidoITH)^2) R2partialGEST<-SSRGEST/SSEGEST R2partialITH<-SSRITH/SSEITH resultado1<-paste("R2parcial-GEST",R2partialGEST,sep=":") resultado2<-paste("R2parcial-ITH",R2partialITH,sep=":") R2total<-paste("R2total",sum(R2partialGEST,R2partialITH),sep=":") return(c(resultado1,resultado2,R2total)) } R2partial(modelocompleto,modeloreduzidoGEST,modeloreduzidoITH) # R2 parcial para cada uma das vaiáveis install.packages("MuMIn") library(MuMIn) r.squaredGLMM(modeloreduzidoGEST) #R2 Geral

2 2

Mapa de doações de Manaus
by Edson Lira 27 Mai '14

27 Mai '14

Bom dia a todos, estou tentando montar um mapa com as doações de Manaus em 2011. Gostaria de identificar as zonas e as quantidades de doações nos mapas. Nos links abaixo o conjunto de dados, o mapa e o script para vossa avaliação. BANCO DE DADOS http://www.datafilehost.com/d/5788408d BAIRRO SHP http://www.datafilehost.com/d/a2152f59 SCRIPT http://www.datafilehost.com/d/65374a09 FIGURA GERADA - MAPA DE DOAÇÕES 2011 http://www.datafilehost.com/d/fabd9abc [ ]'S Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

2 8

Curvas de Índice de Sítio no R
by Maciel Paulino 24 Mai '14

24 Mai '14

Caro Colegas, boa tarde! Gostaria de saber se alguém já trabalhou no desenvolvimento de curvas de índice de sítio para povoamentos florestais no R? Estou tentando desenvolver os scripts e até agora consigo trabalhar com modelos lineares (Schumacher, Backmann) no R, mas os não-lineares (Chapman & Richards) estão dando um pouco mais de trabalho. Se alguém pudesse me passar alguns exemplos ou indicar alguém, já seria de grande valia! Um ótimo final de semana. Att. Maciel -- *Maciel Batista Paulino* Engenheiro Florestal - UFPR Mestre em Engenharia Florestal - UFPR *macielufpr(a)gmail.com <macielufpr(a)gmail.com>* Skype: macielfloresta (41) 9862-3732

1 0

Erro na função integrate
by Alisson Lucrecio 24 Mai '14

24 Mai '14

Caro Colegas, Boa noite. Eu estou tentando solução a integral dessa equação dvg com a função integrate, mas o resultado é muito superior ao esperado, algum colega poderia me ajudar apontando possíveis erros? Obrigado. > dvg <- function(x, ts, tr, a, n){+ tr+(ts-tr)/((1+(a*x)^n)^(1-1/n))+ }> dvg <- function(x){+ 0.23+(0.64-0.23)/((1+(1.22*x)^1.34)^(1-1/1.34))+ }> dvg(10) - dvg(1500)[1] 0.1417496> integrate(dvg, lower = 10, upper = 1500)412.4841 with absolute error < 0.0011 -- Alisson Lucrecio da Costa

4 4

Erro em função out_rem
by Alisson Lucrecio 22 Mai '14

22 Mai '14

Caros Colegas, Bom dia. Eu estou tentanto criar uma função para encontrar os outlier em uma data frame e substituir pela média, mas esta acontecendo a seguinte mensagem de erro descrito abaixo. Alguém saberia como solucionar esse problema? Obrigado. > str(tab1) 'data.frame': 40 obs. of 13 variables: $ Tempo : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... $ Fo : int 58 84 69 67 90 85 77 86 85 76 ... $ Fm : int 240 427 290 331 424 373 351 375 393 302 ... $ Fv.Fm : num 0.758 0.803 0.762 0.798 0.788 0.772 0.781 0.771 0.784 0.748 ... $ ETR : num 20 22.4 22.3 23.9 20.1 20.7 18 23.9 27.5 24.2 ... $ Clorofila: num 58.3 67.8 49.8 74.8 59.6 63.6 52.2 56.6 54.4 58.5 ... $ MS : num 0.57 0.69 0.71 0.81 0.48 1.2 0.55 0.68 0.55 0.3 ... $ Umid : num 58.1 62.5 63 58 63.6 ... $ Zn : num 33.5 100.5 93.9 127.4 535 ... $ Cu : num 27.7 27.7 27.7 27.7 27.6 ... $ Fe : num 1714 857 1660 1145 1141 ... $ Mn : num 612 1434 1068 1541 716 ... $ Ca : num 0.158 0.493 0.118 0.355 0.374 ... > dput(tab1) structure(list(Tempo = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 6, 6, 6, 6, 6, 8, 8, 8, 8, 8, 10, 10, 10, 10, 10, 12, 12, 12, 12, 12), Fo = c(58L, 84L, 69L, 67L, 90L, 85L, 77L, 86L, 85L, 76L, 91L, 84L, 81L, 180L, 82L, 126L, 132L, 128L, 136L, 122L, 201L, 247L, 184L, 227L, 221L, 268L, 304L, 284L, 311L, 318L, 249L, 258L, 286L, 243L, 275L, 240L, 241L, 250L, 241L, 228L), Fm = c(240L, 427L, 290L, 331L, 424L, 373L, 351L, 375L, 393L, 302L, 231L, 217L, 207L, 349L, 137L, 233L, 232L, 202L, 239L, 197L, 446L, 533L, 418L, 337L, 492L, 463L, 396L, 429L, 430L, 455L, 481L, 469L, 599L, 524L, 460L, 244L, 543L, 418L, 398L, 474L), Fv.Fm = c(0.758, 0.803, 0.762, 0.798, 0.788, 0.772, 0.781, 0.771, 0.784, 0.748, 0.602, 0.613, 0.609, 0.484, 0.401, 0.459, 0.431, 0.366, 0.431, 0.381, 0.549, 0.537, 0.56, 0.326, 0.551, 0.421, 0.232, 0.338, 0.277, 0.301, 0.482, 0.45, 0.523, 0.536, 0.402, 0.016, 0.556, 0.402, 0.394, 0.519), ETR = c(20, 22.4, 22.3, 23.9, 20.1, 20.7, 18, 23.9, 27.5, 24.2, 14.7, 16.3, 17.2, 6.1, 10.5, 6.5, 7.4, 4.8, 9.7, 7.1, 8, 12.1, 9, 5.5, 5.8, 7.3, 2.9, 4.9, 4.1, 4.6, 5.4, 6.9, 3.9, 6, 4.9, 0.3, 6.3, 4.1, 3.5, 8.2), Clorofila = c(58.3, 67.8, 49.8, 74.8, 59.6, 63.6, 52.2, 56.6, 54.4, 58.5, 58.1, 64.8, 46.4, 49.2, 43.7, 60.1, 48.1, 66, 50.4, 53, 56.2, 61, 50.8, 45.3, 56.6, 46, 45.9, 43, 46.1, 37.3, 57.6, 58.8, 46.7, 48.6, 41.9, 71, 42.6, 45.4, 44.2, 52.5), MS = c(0.57, 0.69, 0.71, 0.81, 0.48, 1.2, 0.55, 0.68, 0.55, 0.3, 0.52, 0.88, 0.46, 0.25, 0.29, 0.54, 0.48, 0.62, 0.26, 0.38, 0.46, 0.39, 0.4, 0.39, 0.37, 0.37, 0.74, 0.33, 0.5, 0.47, 0.54, 0.7, 0.38, 0.36, 0.17, 0.96, 0.54, 0.61, 0.41, 0.48), Umid = c(58.09, 62.5, 63.02, 58.03, 63.64, 52.94, 63.58, 63.83, 60.71, 64.29, 60.9, 51.65, 56.6, 51.92, 50.85, 53.04, 54.29, 40.38, 51.85, 53.66, 57.01, 55.17, 61.54, 63.21, 59.78, 53.75, 56.98, 61.63, 55.36, 60.83, 56.45, 58.08, 62.75, 58.14, 59.52, 22.58, 62.5, 55.15, 55.43, 60.33), Zn = c(33.4872691, 100.4618073, 93.905, 127.4425, 534.995015, 120.1941264, 140.4361914, 180.9215784, 46.88217673, 113.9705147, 95.33502538, 141.1397796, 113.7999002, 53.84846964, 53.79448622, 86.93668993, 87.11038961, 120.4339152, 63.88095238, 173.9600998, 153.9645709, 80.36944583, 93.905, 46.81206381, 100.5622189, 136.1928934, 107.5350701, 53.55289421, 80.77270447, 47.07017544, 93.81118881, 107.2663668, 80.40959041, 107.2663668, 134.15, 142.9980013, 107.1057884, 80.49, 46.9525, 221.3475 ), Cu = c(27.65851223, 27.65851223, 27.7, 27.7, 27.61714855, 27.57590841, 27.61714855, 27.67232767, 27.65851223, 27.68615692, 28.12182741, 27.75551102, 55.28942116, 83.39187155, 27.76942356, 27.61714855, 27.67232767, 27.63092269, 52.76190476, 27.63092269, 27.64471058, 27.65851223, 27.7, 27.61714855, 27.68615692, 28.12182741, 55.51102204, 27.64471058, 55.59458103, 27.76942356, 27.67232767, 27.68615692, 27.67232767, 27.68615692, 27.7, 36.90872751, 110.5788423, 55.4, 27.7, 27.7), Fe = c(1714.328507, 857.1642536, 1659.67, 1144.6, 1141.176471, 569.7361872, 912.9411765, 1257.802198, 1657.184224, 3317.681159, 2614.568528, 2408.476954, 5026.187625, 5168.790768, 688.481203, 1940, 1257.802198, 1712.618454, 981.0857143, 1084.658354, 799.6207585, 3142.935597, 2918.73, 1141.176471, 1029.625187, 2033.553299, 8716.392786, 2741.556886, 5743.100853, 4245.634085, 1372.147852, 1487.236382, 1029.110889, 2002.048976, 3548.26, 762.5582945, 12108.54291, 2174.74, 2174.74, 1945.82), Mn = c(611.9321018, 1433.669496, 1068.11, 1540.88, 715.7627119, 1621.134893, 1536.271186, 717.1928072, 1625.991013, 840.05997, 1457.685279, 789.5290581, 1258.203593, 755.5745108, 737.2631579, 1309.322034, 787.1628372, 1275.042394, 333.5238095, 1327.441397, 1048.502994, 1608.507239, 752.93, 611.0169492, 1137.581209, 871.0558376, 1140.430862, 664.0518962, 1071.861515, 473.9548872, 1311.938062, 1347.596202, 437.3126873, 542.5387306, 595.34, 2053.137908, 2097.005988, 437.75, 1068.11, 1383.29), Ca = c(0.15765352, 0.492667249, 0.1184175, 0.3552525, 0.373867149, 0.432252364, 0.35418993, 0.374614136, 0.433547179, 0.216990255, 0.280515228, 0.435067635, 0.334846557, 0.297083542, 0.197857143, 0.806765952, 0.492913337, 0.452801746, 0.300742857, 0.472488778, 0.630299401, 0.394133799, 0.21709875, 0.295158275, 0.611517991, 0.30055203, 0.37574023, 0.315149701, 0.455528098, 0.336357143, 0.473196803, 0.49315967, 0.177448801, 0.374801349, 0.13815375, 0.631139241, 0.590905689, 0.15789, 0.5131425, 0.53287875)), .Names = c("Tempo", "Fo", "Fm", "Fv.Fm", "ETR", "Clorofila", "MS", "Umid", "Zn", "Cu", "Fe", "Mn", "Ca"), row.names = c(NA, -40L), class = "data.frame") > out_rem <-function(x) { outliers <- boxplot(x, plot = FALSE)$out if (length(outliers) != 0){ x[which(x == outliers)] = NA } return(x) } > tab1[,-1] <- apply(tab1[,-1],2,out_rem) Warning message: In x == outliers : longer object length is not a multiple of shorter object length -- Alisson Lucrecio da Costa

2 3

Contagem de comparecimento de um indivíduo
by Edson Lira 21 Mai '14

21 Mai '14

Caros amigos, tenho banco que postei algumas linhas no link abaixo: http://www.datafilehost.com/d/2fdf3b02 As variáveis estão listadas abaixo NUMEROBOLSADATAHORADOACAOAPTO mêsano NUMEROGENTE QTDE_DOACOES DATA_PRIMEIRA_DOACAO DATA_ULTIMA_DOACAO comp Para gerar a variável comp, usei a rotina abaixo: teste$comp<-ifelse(teste$NUMEROBOLS=="","",1) Com esta rotina atribuo 1 para cada vez que o doador efeua uma doação na variável comp no ano corrente. A variável QTDE_DOACOES indica quantas doações ele fez entre a primeira e última doação que pode não ser no ano corrente, o que quero é contar as doações no ano corrente. Espero ter sido claro. [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

3 4

Re: [R-br] Erro em função out_rem
by Robert Iquiapaza 21 Mai '14

21 Mai '14

Allison, Você esta substituindo por NA não pela média. Mas o alerta deve-se a um erro na sua função quando usa which(x == outliers), x e outliers têm cumprimento diferente e a comparação produz resultados inesperados, use o operador %in%: tab2 <- apply(tab1[,-1],2,out_rem) out_rem1 <-function(x) { outliers <- boxplot(x, plot = FALSE)$out if (length(outliers) != 0){ x[which(x %in% outliers)] = NA # mean(x,na.rm=T) } return(x) } tab3 <- apply(tab1[,-1],2,out_rem1) tab1[,-1]==tab3 apply(tab2,2,function(x)sum(is.na(x))) #alguns outliers não são identificados corretamente apply(tab3,2,function(x)sum(is.na(x))) # ok Sds From: Alisson Lucrecio Sent: Wednesday, May 21, 2014 8:46 AM To: r-br Subject: [R-br] Erro em função out_rem Caros Colegas, Bom dia. Eu estou tentanto criar uma função para encontrar os outlier em uma data frame e substituir pela média, mas esta acontecendo a seguinte mensagem de erro descrito abaixo. Alguém saberia como solucionar esse problema? Obrigado. > str(tab1) 'data.frame': 40 obs. of 13 variables: $ Tempo : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... $ Fo : int 58 84 69 67 90 85 77 86 85 76 ... $ Fm : int 240 427 290 331 424 373 351 375 393 302 ... $ Fv.Fm : num 0.758 0.803 0.762 0.798 0.788 0.772 0.781 0.771 0.784 0.748 ... $ ETR : num 20 22.4 22.3 23.9 20.1 20.7 18 23.9 27.5 24.2 ... $ Clorofila: num 58.3 67.8 49.8 74.8 59.6 63.6 52.2 56.6 54.4 58.5 ... $ MS : num 0.57 0.69 0.71 0.81 0.48 1.2 0.55 0.68 0.55 0.3 ... $ Umid : num 58.1 62.5 63 58 63.6 ... $ Zn : num 33.5 100.5 93.9 127.4 535 ... $ Cu : num 27.7 27.7 27.7 27.7 27.6 ... $ Fe : num 1714 857 1660 1145 1141 ... $ Mn : num 612 1434 1068 1541 716 ... $ Ca : num 0.158 0.493 0.118 0.355 0.374 ... > dput(tab1) structure(list(Tempo = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 6, 6, 6, 6, 6, 8, 8, 8, 8, 8, 10, 10, 10, 10, 10, 12, 12, 12, 12, 12), Fo = c(58L, 84L, 69L, 67L, 90L, 85L, 77L, 86L, 85L, 76L, 91L, 84L, 81L, 180L, 82L, 126L, 132L, 128L, 136L, 122L, 201L, 247L, 184L, 227L, 221L, 268L, 304L, 284L, 311L, 318L, 249L, 258L, 286L, 243L, 275L, 240L, 241L, 250L, 241L, 228L), Fm = c(240L, 427L, 290L, 331L, 424L, 373L, 351L, 375L, 393L, 302L, 231L, 217L, 207L, 349L, 137L, 233L, 232L, 202L, 239L, 197L, 446L, 533L, 418L, 337L, 492L, 463L, 396L, 429L, 430L, 455L, 481L, 469L, 599L, 524L, 460L, 244L, 543L, 418L, 398L, 474L), Fv.Fm = c(0.758, 0.803, 0.762, 0.798, 0.788, 0.772, 0.781, 0.771, 0.784, 0.748, 0.602, 0.613, 0.609, 0.484, 0.401, 0.459, 0.431, 0.366, 0.431, 0.381, 0.549, 0.537, 0.56, 0.326, 0.551, 0.421, 0.232, 0.338, 0.277, 0.301, 0.482, 0.45, 0.523, 0.536, 0.402, 0.016, 0.556, 0.402, 0.394, 0.519), ETR = c(20, 22.4, 22.3, 23.9, 20.1, 20.7, 18, 23.9, 27.5, 24.2, 14.7, 16.3, 17.2, 6.1, 10.5, 6.5, 7.4, 4.8, 9.7, 7.1, 8, 12.1, 9, 5.5, 5.8, 7.3, 2.9, 4.9, 4.1, 4.6, 5.4, 6.9, 3.9, 6, 4.9, 0.3, 6.3, 4.1, 3.5, 8.2), Clorofila = c(58.3, 67.8, 49.8, 74.8, 59.6, 63.6, 52.2, 56.6, 54.4, 58.5, 58.1, 64.8, 46.4, 49.2, 43.7, 60.1, 48.1, 66, 50.4, 53, 56.2, 61, 50.8, 45.3, 56.6, 46, 45.9, 43, 46.1, 37.3, 57.6, 58.8, 46.7, 48.6, 41.9, 71, 42.6, 45.4, 44.2, 52.5), MS = c(0.57, 0.69, 0.71, 0.81, 0.48, 1.2, 0.55, 0.68, 0.55, 0.3, 0.52, 0.88, 0.46, 0.25, 0.29, 0.54, 0.48, 0.62, 0.26, 0.38, 0.46, 0.39, 0.4, 0.39, 0.37, 0.37, 0.74, 0.33, 0.5, 0.47, 0.54, 0.7, 0.38, 0.36, 0.17, 0.96, 0.54, 0.61, 0.41, 0.48), Umid = c(58.09, 62.5, 63.02, 58.03, 63.64, 52.94, 63.58, 63.83, 60.71, 64.29, 60.9, 51.65, 56.6, 51.92, 50.85, 53.04, 54.29, 40.38, 51.85, 53.66, 57.01, 55.17, 61.54, 63.21, 59.78, 53.75, 56.98, 61.63, 55.36, 60.83, 56.45, 58.08, 62.75, 58.14, 59.52, 22.58, 62.5, 55.15, 55.43, 60.33), Zn = c(33.4872691, 100.4618073, 93.905, 127.4425, 534.995015, 120.1941264, 140.4361914, 180.9215784, 46.88217673, 113.9705147, 95.33502538, 141.1397796, 113.7999002, 53.84846964, 53.79448622, 86.93668993, 87.11038961, 120.4339152, 63.88095238, 173.9600998, 153.9645709, 80.36944583, 93.905, 46.81206381, 100.5622189, 136.1928934, 107.5350701, 53.55289421, 80.77270447, 47.07017544, 93.81118881, 107.2663668, 80.40959041, 107.2663668, 134.15, 142.9980013, 107.1057884, 80.49, 46.9525, 221.3475 ), Cu = c(27.65851223, 27.65851223, 27.7, 27.7, 27.61714855, 27.57590841, 27.61714855, 27.67232767, 27.65851223, 27.68615692, 28.12182741, 27.75551102, 55.28942116, 83.39187155, 27.76942356, 27.61714855, 27.67232767, 27.63092269, 52.76190476, 27.63092269, 27.64471058, 27.65851223, 27.7, 27.61714855, 27.68615692, 28.12182741, 55.51102204, 27.64471058, 55.59458103, 27.76942356, 27.67232767, 27.68615692, 27.67232767, 27.68615692, 27.7, 36.90872751, 110.5788423, 55.4, 27.7, 27.7), Fe = c(1714.328507, 857.1642536, 1659.67, 1144.6, 1141.176471, 569.7361872, 912.9411765, 1257.802198, 1657.184224, 3317.681159, 2614.568528, 2408.476954, 5026.187625, 5168.790768, 688.481203, 1940, 1257.802198, 1712.618454, 981.0857143, 1084.658354, 799.6207585, 3142.935597, 2918.73, 1141.176471, 1029.625187, 2033.553299, 8716.392786, 2741.556886, 5743.100853, 4245.634085, 1372.147852, 1487.236382, 1029.110889, 2002.048976, 3548.26, 762.5582945, 12108.54291, 2174.74, 2174.74, 1945.82), Mn = c(611.9321018, 1433.669496, 1068.11, 1540.88, 715.7627119, 1621.134893, 1536.271186, 717.1928072, 1625.991013, 840.05997, 1457.685279, 789.5290581, 1258.203593, 755.5745108, 737.2631579, 1309.322034, 787.1628372, 1275.042394, 333.5238095, 1327.441397, 1048.502994, 1608.507239, 752.93, 611.0169492, 1137.581209, 871.0558376, 1140.430862, 664.0518962, 1071.861515, 473.9548872, 1311.938062, 1347.596202, 437.3126873, 542.5387306, 595.34, 2053.137908, 2097.005988, 437.75, 1068.11, 1383.29), Ca = c(0.15765352, 0.492667249, 0.1184175, 0.3552525, 0.373867149, 0.432252364, 0.35418993, 0.374614136, 0.433547179, 0.216990255, 0.280515228, 0.435067635, 0.334846557, 0.297083542, 0.197857143, 0.806765952, 0.492913337, 0.452801746, 0.300742857, 0.472488778, 0.630299401, 0.394133799, 0.21709875, 0.295158275, 0.611517991, 0.30055203, 0.37574023, 0.315149701, 0.455528098, 0.336357143, 0.473196803, 0.49315967, 0.177448801, 0.374801349, 0.13815375, 0.631139241, 0.590905689, 0.15789, 0.5131425, 0.53287875)), .Names = c("Tempo", "Fo", "Fm", "Fv.Fm", "ETR", "Clorofila", "MS", "Umid", "Zn", "Cu", "Fe", "Mn", "Ca"), row.names = c(NA, -40L), class = "data.frame") > out_rem <-function(x) { outliers <- boxplot(x, plot = FALSE)$out if (length(outliers) != 0){ x[which(x == outliers)] = NA } return(x) } > tab1[,-1] <- apply(tab1[,-1],2,out_rem) Warning message: In x == outliers : longer object length is not a multiple of shorter object length -- Alisson Lucrecio da Costa -------------------------------------------------------------------------------- _______________________________________________ R-br mailing list R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.

2 1

Re: [R-br] Função usando sample
by Robert Iquiapaza 20 Mai '14

20 Mai '14

Alexandre, Pela descrição sua também acho que a resposta é essa. A solução do Benilton produz os mesmos resultados fazendo uma pequena alteração. Sds ### dados$nobs=1:length(dados$ab) #só pra conferir str(dados$ab) # na verdade vc não tem 15 níveis, só 5 com casos dados$abf=factor(dados$ab) # eliminar níveis não usados nopar=table(dados$abf) # casos por fator nopara=cumsum(nopar) # acumular casos tam=40 #amostra set.seed(765) seqs=sort(sample(1:nopara[1],tam)) # o sort só ordena for(i in 2:length(nopara))seqs=c(seqs,sort(sample((nopara[i-1]+1):nopara[i],tam))) res1= dados[seqs,] set.seed(765) res2 = do.call(rbind, lapply(split(dados, dados$abf), function(x) x[sample(nrow(x), tam),])) res2o=res2[ order(res2$nobs), ] res2o==res1 #iguais ### From: ASANTOS Sent: Tuesday, May 20, 2014 4:27 PM To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br Subject: Re: [R-br] Função usando sample Obrigado Benilton, Mas no caso de meus dados reais não posso usar: res = do.call(rbind, lapply(split(dados, dados$n.talhao), function(x) x[sample(nrow(x), 20),])) Pois eu tenho n.talhao com os mesmos números, mas diferentes proj.talhao, o que constitui uma área diferente, cada um, mas a associação de n.talhao e proj.talhao é que caracterizam verdadeiramente áreas diferentes, sendo: dados$ab<- interaction(dados$proj.talhao, dados$n.talhao) mas quando aplico sua função sobre o objeto dados$ab, tenho o erro: d, lapply(split(dados, dados$ab), function(x) x[sample(nrow(x), 40),])) Erro em sample.int(length(x), size, replace, prob) : impossível tomar uma amostra maior que a população quando 'replace = FALSE' CRM: ## proj.talhao<-sort(rep(c("tamandua","itapagi","corrego"),100)) n.talhao<-sort(rep(c("144","256","356","144","301","180"),50)) dados<-as.data.frame(cbind(proj.talhao,n.talhao)) dados$medida1<-rnorm(nrow(dados),300) dados$medida2<-rnorm(nrow(dados),300) dados$medida3<-rnorm(nrow(dados),300) dados$ab<- interaction(dados$proj.talhao, dados$n.talhao) head(dados) ## Em 20/05/2014 15:04, Benilton Carvalho escreveu: a funcao q passei faz exatamente o que vc descreve... entretanto, o seu conjunto de dados de exemplo nao parece adequado para o problema q vc quer resolver. benilton Em 20 de maio de 2014 15:08, ASANTOS <alexandresantosbr(a)yahoo.com.br> escreveu: Obrigado Robert e Benilton, Mas na verdade ainda não resolveu, vou tentar explicar de outro modo, tenho 15 áreas hipotéticas (str (dados$ab)), sendo: proj.talhao<-sort(rep(c("tamandua","itapagi","corrego"),100)) n.talhao<-sort(rep(c("144","256","356","144","301","180"),50)) dados<-as.data.frame(cbind(proj.talhao,n.talhao)) dados$medida1<-rnorm(nrow(dados),300) dados$medida2<-rnorm(nrow(dados),300) dados$medida3<-rnorm(nrow(dados),300) dados$ab<- interaction(dados$proj.talhao, dados$n.talhao) head(dados) ## Porém para uma mesma variável resposta tenho vetores de tamanhos diferentes e quero compará-los, gostaria de sortear ao acaso um mesmo número de dados das 15 áreas (por exemplo 40 dados) para fazer as análises e não ter problemas com desbalanceamento, para tanto preciso de uma função do tipo a cada modificação em dados$ab realizar a função sample (nomesdasáreas, 40), Obrigado Em 20/05/2014 11:02, Robert Iquiapaza escreveu: Será disso que vc precisa? ## str(dados$ab) dados$nobs=1:length(dados$ab) #só pra conferir nopar=table(dados$ab) nopar=nopar[nopar!=0] nopara=cumsum(nopar) seqs=sort(sample(1:nopara[1],20)) #i=4 for(i in 2:length(nopara))seqs=c(seqs,sort(sample((nopara[i-1]+1):nopara[i],20))) seqs length(seqs) dados[seqs,] ### Sds Robert Em 20 de maio de 2014 11:23, ASANTOS <alexandresantosbr(a)yahoo.com.br> escreveu: Boa tarde Pessoal, Ainda não consegui solucionar meu problema usando uma função com sample: Tenho os seguintes dados artificiais: # set.seed(765) proj.talhao<-sort(rep(c("tamandua","itapagi","corrego"),100)) n.talhao<-sort(rep(c("144","256","356","144","301","180"),50)) dados<-as.data.frame(cbind(proj.talhao,n.talhao)) dados$medida1<-rnorm(nrow(dados),300) dados$medida2<-rnorm(nrow(dados),300) dados$medida3<-rnorm(nrow(dados),300) dados$ab<- interaction(dados$proj.talhao, dados$n.talhao) head(dados) ## E gostaria que a cada alteração em cada área umas das 5 áreas do objeto dados$ab fossem amostradas 20 linhas e o resultado fosse armazenado como: proj.talhao n.talhao medida1 medida2 medida3 ab 1 corrego 144 299.8956 300.5377 300.7281 corrego.144 2 corrego 144 300.7179 298.9645 301.9793 corrego.144 3 corrego 144 300.5074 302.8484 298.4562 corrego.144 Onde tenho somente as linhas sorteadas com todos os identificadores originais, Obrigado, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) mailto:e-mails%3Aalexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 ===================================================================== -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) mailto:e-mails%3Aalexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 ====================================================================== _______________________________________________ R-br mailing list R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. -- Benilton Carvalho about.me/benilton _______________________________________________ R-br mailing list R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível. -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 ====================================================================== -------------------------------------------------------------------------------- _______________________________________________ R-br mailing list R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.

3 2

Re: [R-br] Função usando sample
by Robert Iquiapaza 20 Mai '14

20 Mai '14

Será disso que vc precisa? ## str(dados$ab) dados$nobs=1:length(dados$ab) #só pra conferir nopar=table(dados$ab) nopar=nopar[nopar!=0] nopara=cumsum(nopar) seqs=sort(sample(1:nopara[1],20)) #i=4 for(i in 2:length(nopara))seqs=c(seqs,sort(sample((nopara[i-1]+1):nopara[i],20))) seqs length(seqs) dados[seqs,] ### Sds Robert Em 20 de maio de 2014 11:23, ASANTOS <alexandresantosbr(a)yahoo.com.br> escreveu: > Boa tarde Pessoal, > > Ainda não consegui solucionar meu problema usando uma função com > sample: > > Tenho os seguintes dados artificiais: > > # > set.seed(765) > > proj.talhao<-sort(rep(c("tamandua","itapagi","corrego"),100)) > n.talhao<-sort(rep(c("144","256","356","144","301","180"),50)) > dados<-as.data.frame(cbind(proj.talhao,n.talhao)) > dados$medida1<-rnorm(nrow(dados),300) > dados$medida2<-rnorm(nrow(dados),300) > dados$medida3<-rnorm(nrow(dados),300) > dados$ab<- interaction(dados$proj.talhao, dados$n.talhao) > head(dados) > ## > > > E gostaria que a cada alteração em cada área umas das 5 áreas do objeto > dados$ab fossem amostradas 20 linhas e o resultado fosse armazenado como: > > proj.talhao n.talhao medida1 medida2 medida3 ab > 1 corrego 144 299.8956 300.5377 300.7281 corrego.144 > 2 corrego 144 300.7179 298.9645 301.9793 corrego.144 > 3 corrego 144 300.5074 302.8484 298.4562 corrego.144 > > Onde tenho somente as linhas sorteadas com todos os identificadores > originais, > > Obrigado, > > -- > ====================================================================== > Alexandre dos Santos > Proteção Florestal > IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso > Campus Cáceres > Caixa Postal 244 > Avenida dos Ramires, s/n > Bairro: Distrito Industrial > Cáceres - MT CEP: 78.200-000 > Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) > e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br > alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br > Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 > =====================================================================

3 3

Função usando sample
by ASANTOS 20 Mai '14

20 Mai '14

Boa tarde Pessoal, Ainda não consegui solucionar meu problema usando uma função com sample: Tenho os seguintes dados artificiais: # set.seed(765) proj.talhao<-sort(rep(c("tamandua","itapagi","corrego"),100)) n.talhao<-sort(rep(c("144","256","356","144","301","180"),50)) dados<-as.data.frame(cbind(proj.talhao,n.talhao)) dados$medida1<-rnorm(nrow(dados),300) dados$medida2<-rnorm(nrow(dados),300) dados$medida3<-rnorm(nrow(dados),300) dados$ab<- interaction(dados$proj.talhao, dados$n.talhao) head(dados) ## E gostaria que a cada alteração em cada área umas das 5 áreas do objeto dados$ab fossem amostradas 20 linhas e o resultado fosse armazenado como: proj.talhao n.talhao medida1 medida2 medida3 ab 1 corrego 144 299.8956 300.5377 300.7281 corrego.144 2 corrego 144 300.7179 298.9645 301.9793 corrego.144 3 corrego 144 300.5074 302.8484 298.4562 corrego.144 Onde tenho somente as linhas sorteadas com todos os identificadores originais, Obrigado, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 ======================================================================

2 2

[OFF-Topic] Divulgação de Curso durante Evento - Manaus - Agosto
by walmes . 19 Mai '14

19 Mai '14

Saudações listeiros, Venho por meio deste divulgar um Curso que vou oferecer em agosto durante um evento em Manaus (detalhes abaixo). Muitos dessa lista desenvolvem trabalhos com tópicos abordados no curso e por isso estou divulgando. Os que puderem participar, será um prazer em tê-los. **Evento** Conferencia Internacional da Amazônia em Estatística Experimental e Análise de Risco, http://stat_am.cpaa.embrapa.br/. **Curso** Walmes M. Zeviani *Modelagem estatística com aplicações na análise de experimentos* Resumo *Na análise de experimentos não raramente ocorrem situações que se afastam dos métodos tradicionais de análise. Por exemplo, respostas métricas discretas (e.g. contagens, proporções), limitadas (e.g. ao intervalo unitário) e categóricas (e.g. notas em escala) em geral não se aderem aos pressupostos dos modelos tradicionais de análise de variância, algumas vezes nem mesmo mediante transformação. Além disso, delineamentos experimentais complexos, como em vários locais/safras ou com medidas ao longo do tempo ou no perfil do solo são cada vez mais comuns, bem como experimentos onde houve perda de observações ou com tratamentos adicionais. Até mesmo em casos simples, os resultados podem ser melhor representados se modelos mais interpretáveis forem considerados, como por exemplo, modelos de regressão não linear. O objetivo do curso é explorar, por meio de experimentos reais, aplicações de modelagem estatística para as situações mencionadas. As aplicações contemplam respostas não gaussianas, modelos não lineares e modelos de efeitos mistos, além da exposição de métodos computacionais para inferência baseada na verossimilhança. Nesse sentido, o foco principal é a especificação, ajuste e interpretação modelos desenvolvidos para cada caso. Conhecimento em inferência estatística e planejamento de experimentos são os pré-requisitos para um bom aproveitamento. Os estudos de caso serão feitos com aplicativo R para computação estatística.* Tópicos-chave 1) modelos para análise de respostas não gaussianas; 2) modelos de regressão não linear; 3) modelos mistos e para medidas repetidas; 4) métodos computacionais para inferência baseada em verossimilhança; Grato. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 skype: walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================

6 8

modelo efeito misto
by Fernando Souza 17 Mai '14

17 Mai '14

Uma dúvida Há como estruturar a matriz de variância covariância da função lme, para que se torne semelhante a mantriz não estruturada utilizada no SAS. Sei que o R e o SAS possuem abordagens diferentes, e que este negócio de tomar a saída do SAS com referência é errado, etc, mas estou tentando refazer os comando do SAS de um artigo utilizando o R e gostaria de confirmar que o código produz o mesmo resultado Estou fazendo os seguinte código o qual acredito gerar a matriz em questão. No entanto ela não está convergindo. install.packages("repmis") install.packages("nlme") library(repmis) library(nlme) DATA<-source_DropboxData(file = "Pierre.csv",key = "ud1guhoi7e3com0",sep = ",", header = TRUE) dados<-groupedData(Y~X|estudo,data=DATA) RegMisto<-lme(fixed=Y~1+X,correlation=corsymm(form=~1|estudo),weights=varIdent(form=~1|estudo)random=~1+X|estudo,data=dados,method="REML") Att

2 2

Gráfico nada fácil
by Roney Fraga Souza 16 Mai '14

16 Mai '14

Caros, Tenho intuito de reproduzir esse gráfico: https://dl.dropboxusercontent.com/u/61883020/shibata.fig7.pdf Basicamente o que temos é a contribuição dos elementos de um grupo para a formação de outro grupo no ano t+1. Os círculos são formados por grupos de artigos científicos, quanto maior o número de artigos em um grupo, maior o círculo. As setas indicam quantos artigos passaram a constar no ano t+1 no grupo seguinte. Vou tentar ser mais claro com um exemplo. Fiz uma busca e baixei todos os artigos científicos sobre R entre os anos de 1996 e 2004, criei uma rede de citação com esses artigos, classificando-os por ano, artigos de 1996, artigos de 1996+1997, artigos de 1996+1997+1998, até chegar nos artigos de 1994 até 2004. Em seguida apliquei um método de clusterização para cada ano, de 1996 a 2004. No ano de 1996 existe dois grupo, para o primeiro grupo, vi que 28% de seus artigos foram parar em um determinado grupo no ano de 1997, e 58% de seus artigos foram parar em outro grupo também no ano de 1997. O outro grupo do ano de 1996 teve 84% de seus artigos em um único grupo no ano de 1997. Qualquer sugestão sobre por onde devo começar a estudar para fazer um gráfico como esse é bem vinda. Com ajuda de Éder Columello organizei os dados com as informações necessárias para fazer esse gráfico, segue link: https://dl.dropboxusercontent.com/u/61883020/fig7.RData > head(df) label qtde tm1.grupo tm1.ano t.grupo t.ano tm1.total.grupo tm1.total.ano t.total.grupo t.total.ano 135 1-1 2 1 1994 1 1995 45 186 45 262 136 1-2 16 1 1994 2 1995 45 186 44 262 137 1-3 2 1 1994 3 1995 45 186 41 262 138 1-4 2 1 1994 4 1995 45 186 16 262 139 1-6 1 1 1994 6 1995 45 186 48 262 140 1-9 2 1 1994 9 1995 45 186 2 262 As variáveis que começam com ‘tm1’ indicam que pertencem ao ano t-1, já ao variáveis que começam com ’t’, pertencem ao presente ano. O sentido é (primeira linha): 2 artigos (qtde) que faziam parte do grupo 1 (tm1.grupo) no ano 1994 (tm1.ano) passaram a fazer parte do grupo 1 (t.grupo) no ano de 1995 (t.ano). Ainda na primeira linha, o grupo 1 do ano de 1994 tinha 45 artigos (tm1.total.grupo), enquanto todo o ano de 1994 tinha 186 artigos. Já em 1995 o grupo 1 tinha também 45 artigos, e o total de artigos para esse ano era de 262. Att Roney

3 3

Validação Cruzada e Krigagem
by Helder Gramacho 15 Mai '14

15 Mai '14

Gostaria de tirar algumas dúvidas, desde já peço desculpas se cometi algum deslize, tenho tentado evoluir na utilização do R me baseando apenas em tutoriais, e nas orientações que recebo aqui do grupo. A validação cruzada no pacote Geo R nos fornece como resultado: o Erro Médio (EM), Erro Médio Reduzido (ER), Desvio padrão do erro médio (SEM), Desvio padrão do erro reduzido (SER) e obtenho por cálculo o Erro Absoluto (EA), também consigo o AIC e BIC nos modelos por Máxima Verossimilhança, quando do ajuste do modelo. 1) Todos estes parâmetros possuem igual nível de importância na análise, ou algum deles tem peso maior? 2) Estou analisando cada um dos parâmetros e o modelo que "vence" na maior parte deles admito que é o melhor modelo, esta forma de analisar está correta? 3) Analisando-se o melhor modelo (escolhido como na pergunta 2) com o Gráfico do Semivariograma Teórico ajustado, nem sempre este parece que é o melhor modelo ajustado, nestes casos, deve prevalecer a análise da validação cruzada ou a visual? 4) Comparando os resultados da krigagem do modelo escolhido pela Validação Cruzada com o obtido pela análise visual, a krigagem utilizando como modelo o semivariograma "melhor" visualmente parece representar adequadamente o variação do fenômeno na área, nestes casos o que vocês sugerem? 5) Em alguns casos a Validação cruzada retornou como resultado NAN e INF, trata-se de algum problema com os dados? Caso concreto: A tabela abaixo traz os resultados da validação cruzada da variável condutividade hidráulica Ks, por dois métodos (Mínimos Quadrados e Máxima Verossimilhança), pela interpretação dos resultados, o modelo Gaussiano por Máxima Verossimilhança seria o melhor modelo a meu ver. *Variável* *Método* *Modelo* *EM* *ER* *Sem* *Ser* *EA* *AIC* *BIC* OLS Esférico -1,27E-16 -6,42E-16 0,19729 *1,01442* 6,51815 OLS Exponencial *-0,00132* *-0,00346* *0,17911* 0,95090 5,99872 OLS Gaussiano -0,00097 -0,00259 0,18444 0,98982 *5,87635* *Ks* ML Esférico -5,18E-16 -2,69E-015 0,19729 1,02439 6,51815 -12,18 -5,233 ML Exponencial -0,00118 -0,00327 0,18002 1,01035 5,91153 -15,24 -8,29 ML Gaussiano *-0,00134* *-0,00372* 0,17934 *1,00992* 5,89874 *-15,35* *-8,4* Seguem abaixo os Semivariogramas Teóricos Ajustados pelos dois métodos, o da esquerda é por OLS e o da direita é por ML, o modelo Gaussiano está em verde, analisando visualmente achei que o Modelo Gaussiano por OLS está melhor ajustado: Nas figuras abaixo estão os resultados da krigagem comparando os dois modelos, o primeiro Gaussiano por OLS: O segundo Gaussiano por ML: Desde já agradeço a toda ajuda, *Hélder Gramacho * Recife-PE / * agrohelder(a)gmail.com <agrohelder(a)hotmail.com>*

4 6

Agrupar colunas
by jose gomes de souza filho Gomes 14 Mai '14

14 Mai '14

Caros amigos Tem o banco de dados e estou tentando agrupar as colunas V2 e V3 e também quantificar os valores de V1. http://www.datafilehost.com/d/e9883398 V1 V2 V3 7 PARAUNA FAZENDAS PUBLICAS E 2.CIVEL 7 CACHOEIRA DOURADA FAMILIA, SUC. INF.JUV. E CIVEL 8 ITUMBIARA 2A CIVEL E FAZ.PUB.EST 108 SAO MIGUEL DO ARAGUAIA ESCRIVANIA DO CRIME 7 SAO LUIS DE MONTES BELOS FAMILIA, SUC. INF.JUV. E 1.CIVEL 8 MINEIROS ESC. FAZ.PUB.REG.PUB.AMB.E 2.CIVEL 7 NEROPOLIS FAMILIA, SUC. INF.JUV. E 1.CIVEL 7 ITAJA FAMILIA, SUC. INF.JUV. E CIVEL 8 ANICUNS FAZENDAS PUBLICAS E 2.CIVEL 8 CALDAS NOVAS FAZENDAS PUB.REG.PUB.AMB. E 2.CIVEL 8 MINEIROS ESC. FAZ.PUB.REG.PUB.AMB.E 2.CIVEL 8 MINEIROS ESC. FAZ.PUB.REG.PUB.AMB.E 2.CIVEL 108 ALEXANIA ESCRIVANIA DO CRIME 8 CALDAS NOVAS FAZENDAS PUB.REG.PUB.AMB. E 2.CIVEL 8 ANICUNS FAZENDAS PUBLICAS E 2.CIVEL 7 RIO VERDE 1A.VARA CIVEL 7 NOVO GAMA FAZENDAS PUB.REG.PUB.AMB. E 2.CIVEL 16 NOVO GAMA FAZENDAS PUB.REG.PUB.AMB. E 2.CIVEL 8 MINEIROS ESC. FAZ.PUB.REG.PUB.AMB.E 2.CIVEL 7 NEROPOLIS FAMILIA, SUC. INF.JUV. E 1.CIVEL Gostaria que ele ficasse: 7 8 16 108 *ALEXANIA* 1 ESCRIVANIA DO CRIME 1 *ANICUNS* 2 FAZENDAS PUBLICAS E 2.CIVEL 2 *CACHOEIRA DOURADA* 1 FAMILIA, SUC. INF.JUV. E CIVEL 1 *CALDAS NOVAS* 2 FAZENDAS PUB.REG.PUB.AMB. E 2.CIVEL 2 *ITAJA* 1 FAMILIA, SUC. INF.JUV. E CIVEL 1 *ITUMBIARA* 1 2A CIVEL E FAZ.PUB.EST 1 *MINEIROS* 4 ESC. FAZ.PUB.REG.PUB.AMB.E 2.CIVEL 4 *NEROPOLIS* 2 FAMILIA, SUC. INF.JUV. E 1.CIVEL 2 *NOVO GAMA* 1 1 FAZENDAS PUB.REG.PUB.AMB. E 2.CIVEL 1 1 *PARAUNA* 1 FAZENDAS PUBLICAS E 2.CIVEL 1 *RIO VERDE* 1 1A.VARA CIVEL 1 *SAO LUIS DE MONTES BELOS* 1 FAMILIA, SUC. INF.JUV. E 1.CIVEL 1 *SAO MIGUEL DO ARAGUAIA* 1 ESCRIVANIA DO CRIME 1 Total geral 8 9 1 2 Grato, Gomes

2 2

Re: [R-br] Erro no teste de Scott-Knott
by Ivan Bezerra Allaman 14 Mai '14

14 Mai '14

Prezado! O teste foi elaborado para delineamentos balanceados. Você tem mais níveis no seu tratamento 0 do que os demais tratamentos. Portanto, sem entrar no mérito do warning(), a mensagem quer te alertar quanto a isso. Talvez seja ideal que coloquemos um STOP em casos desbalanceados, pois não sabemos como se comportaria tal teste nestas ocasiões. (s,f,p) Allaman \begin{signature} <<>>= Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman Universidade Estadual de Santa Cruz Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas Ilhéus/BA - Brasil Fone: +55 73 3680-5596 E-mail: ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com @ \end{signature}

3 2

Duplicated conjunto
by Edson Lira 14 Mai '14

14 Mai '14

Caros amigos, tenho um banco de exames com a estrutura abaixo id data_de_coleta data_de_realizacao tx_tipo_exame tecnico 1 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 2 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 3 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 4 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 5 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 6 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 7 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 8 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 9 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 10 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 11 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 12 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 13 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 14 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 15 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 16 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 17 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 18 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 19 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 20 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 21 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 22 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 23 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 24 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 25 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 26 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 27 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 28 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 29 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 30 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 31 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 32 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 33 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante t1<- ger[order(ger$tecnico,ger$data_de_realizacao, decreasing=TRUE) ,] gern<- t1[!duplicated(t1$tecnico),] Estou querendo, manter os exames (somente um de cada) eliminando os repetidos e os respectivos técnicos. Com a rotina acima não estou conseguindo. Gostaria de obeter o resultado abaixo: id data_de_coleta data_de_realizacao tx_tipo_exame tecnico 1 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 10 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante Exemplifiquei com dois tipos de exames, pode ser que tenha 3 ou 4 exames.Só gostaria de eliminar os repetidos. [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

3 3

kruskal - agricolae
by Edson Lira 14 Mai '14

14 Mai '14

Caros amigos, tenho esse banco semana trat consumo 1 I rh 11.21 2 I rh 11.21 3 I rh 11.21 4 I rh 11.21 5 I rh 10.49 6 I rh 10.49 7 I rh 10.49 8 I rh 10.49 9 I cha 11.32 10 I cha 11.32 11 I cha 11.32 12 I cha 11.32 13 I cha 9.77 14 I cha 9.77 15 I cha 9.77 16 I cha 9.77 17 I med 10.65 18 I med 10.65 19 I med 10.65 20 I med 10.65 21 I med 10.75 22 I med 10.75 23 I med 10.75 24 I med 10.75 25 I ctr 16.39 26 I ctr 16.39 27 I ctr 14.95 28 I ctr 14.95 29 I ctr 14.95 30 II rh 12.10 31 II rh 12.10 32 II rh 12.10 33 II rh 12.10 34 II rh 11.95 35 II rh 11.95 36 II rh 11.95 37 II rh 11.95 38 II cha 8.56 39 II cha 8.56 40 II cha 8.56 41 II cha 8.56 42 II cha 11.45 43 II cha 11.45 44 II cha 11.45 45 II cha 11.45 46 II med 12.65 47 II med 12.65 48 II med 12.65 49 II med 12.65 Estou usando a rotina require(agricolae) comp<-kruskal(mc$consumo,mc$trat,group=TRUE, main="Consumo") Gostaria de acrescentar além do fator trat o fator semana no teste, alguém tem uma sugestão?, Ou seja, gostaria de testar o consumo dentro da semana e do trat. [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

1 0

Erro no teste de Scott-Knott
by Alisson Lucrecio 13 Mai '14

13 Mai '14

Caro Colegas, Boa tarde. Estou tentando fazer um teste de Scott-Knott componente 1 (Can1) de uma discriminante canonica, entretanto aparece o erro "There were 14 warnings (use warnings() to see them)", usando "warnings()" aparece as mensagens abaixo. Alguém saberia como solucionar esse problema? Obrigado. -- Alisson Lucrecio da Costa ###########------------------------------------------------------------------------########### str(can1_scores) 'data.frame': 40 obs. of 2 variables: $ Tempo: Factor w/ 7 levels "0","2","4","6",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ Can1 : num -3.98 -2.08 -3.15 -2.86 -2.43 ... can1_scores Tempo Can1 1 0 -3.97903121 2 0 -2.08094673 3 0 -3.14865243 4 0 -2.86189110 5 0 -2.43198428 6 0 -2.61786107 7 0 -2.43352998 8 0 -2.40806466 9 0 -2.46111031 10 0 -3.71884011 11 2 -2.05034264 12 2 -2.00522155 13 2 -3.04292682 14 2 -1.07030352 15 2 -1.59189582 16 4 -0.48869443 17 4 -0.38234727 18 4 -0.28869622 19 4 -1.63394988 20 4 -0.38818468 21 6 1.04914435 22 6 1.35412327 23 6 0.06221095 24 6 1.72914975 25 6 1.49862908 26 8 1.88308179 27 8 3.76305713 28 8 2.61399465 29 8 3.24530432 30 8 3.28546337 31 10 2.19512933 32 10 2.71337547 33 10 2.47481491 34 10 1.49630701 35 10 1.79375735 36 12 2.24198697 37 12 2.26729170 38 12 1.57615671 39 12 2.00861523 40 12 1.83288137 av1 <- aov(Can1~Tempo, data=can1_scores) summary(av1) Df Sum Sq Mean SqLevels Means SK(5%) 8 2.9581803 a 10 2.1346768 b 12 1.9853864 b 6 1.1386515 c 4 -0.6363745 d 2 -1.9521381 e 0 -2.8141912 f There were 14 warnings (use warnings() to see them) F value Pr(>F) Tempo 6 193.01 32.17 88.92 <2e-16 *** Residuals 33 11.94 0.36 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 sk1 <- summary(SK(av1, which ='Tempo')) Levels Means SK(5%) 8 2.9581803 a 10 2.1346768 b 12 1.9853864 b 6 1.1386515 c 4 -0.6363745 d 2 -1.9521381 e 0 -2.8141912 f There were 14 warnings (use warnings() to see them) warnings() Warning messages: 1: In if ((lam < valchisq) | (ord1 == k)) { ... : the condition has length > 1 and only the first element will be used 2: In if ((lam < valchisq) | (ord1 == k)) { ... : the condition has length > 1 and only the first element will be used 3: In if ((lam < valchisq) | (ord1 == k)) { ... : the condition has length > 1 and only the first element will be used 4: In if (lam > valchisq) { ... : the condition has length > 1 and only the first element will be used 5: In if (lam < valchisq) { ... : the condition has length > 1 and only the first element will be used 6: In if ((lam < valchisq) | (ord1 == k)) { ... : the condition has length > 1 and only the first element will be used 7: In if (lam > valchisq) { ... : the condition has length > 1 and only the first element will be used 8: In if (lam < valchisq) { ... : the condition has length > 1 and only the first element will be used 9: In if ((lam < valchisq) | (ord1 == k)) { ... : the condition has length > 1 and only the first element will be used 10: In if (lam > valchisq) { ... : the condition has length > 1 and only the first element will be used 11: In if (lam < valchisq) { ... : the condition has length > 1 and only the first element will be used 12: In if ((lam < valchisq) | (ord1 == k)) { ... : the condition has length > 1 and only the first element will be used 13: In if (lam > valchisq) { ... : the condition has length > 1 and only the first element will be used 14: In if (lam < valchisq) { ... : the condition has length > 1 and only the first element will be used ###########------------------------------------------------------------------------###########

2 2

Dados de ações e opções da bolsa brasileira
by Edilson Santos 13 Mai '14

13 Mai '14

A função getSymbols() do pacote "quantmod" possibilita a obtenção de cotações de ações da bolsa americana. Alguém saberia como obter as cotações de ações e opções da bolsa brasileira. Grato. Edilson

3 3

ANOVA com proporções
by Leonard de Assis 12 Mai '14

12 Mai '14

Olá, Existe algum pacote no R para fazer ANOVA em experimentos onde a variável resposta é uma proporção [0;1]? Uma amiga minha tem uns dados de um experimento que são a proporção de tempo em que um camundongo ficou em uma determinada posição, de início pensei em regressão beta (package betareg) mas não sei se esta é a solução mais correta. Leonard

3 3

Erro em função lmer do pacote nlme!
by Elton Gean Araújo Araújo 12 Mai '14

12 Mai '14

Bom dia amigos da lista. Estou tentando ajustar um modelo linear misto a um conjunto de dados (didático), em que Arvore foi considerado como aleatório e Local fixo. Veja os dados e CMR: > dados Altura Local Arvore 1 87 1 1 2 84 2 2 3 75 2 3 4 90 1 4 5 79 2 5 CMR: require(lme4) misto = lmer(Altura ~ Local +(1| Arvore), dados) Mas, a seguinte mensagem de erro aparece: Error in checkNlevels(reTrms$flist, n = n, control) : number of levels of each grouping factor must be < number of observations Alguém saberia dizer como corrigir este problema? Grato. Elton.

3 3

Mudar separador decimal no sprintf.
by Rodrigo Coster 12 Mai '14

12 Mai '14

Caros, Como posso mudar o separador decimal no sprintf()? No output do R eu consigo mudar com o options(), mas não afeta o sprintf. Perguntando no StacoOverflow, me sugeriram trocar o LC_NUMERIC ( http://stackoverflow.com/questions/23586741/change-decimal-character-in-spr…) mas o que funciona para a pessoa que sugeriu não funcionou para mim. Alguma sugestão?

3 8

Partição de estimativas em GLM
by Fernando Souza 11 Mai '14

11 Mai '14

Caros Amigos, Estou refazendo os comandos apresentado em um artigo de meta-análise. Acontece que o autor está utilizando o SAS e gostaria de refazer o comando utilizando o R: O código utilizado pelo autor no SAS foi: PROC GLM DATA=Dataregs; CLASS Study; MODEL Y = X Study X*Study/SOLUTION; RANDOM Study; LSMEANS Study/at X=0 STDERR; ESTIMATE 'Overall Intercept' INTERCEPT 20 Study 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1/DIVISOR=20; ESTIMATE 'Overall Slope' X 20 X*Study 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1/DIVISOR=20; ESTIMATE 'Slope Study 1' X 1 X*Study 1; ESTIMATE 'Slope Study 2' X 1 X*Study 0 1; ESTIMATE 'Slope Study 3' X 1 X*Study 0 0 1; . . . ESTIMATE 'Slope Study 18' X 1 X*Study 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1; ESTIMATE 'Slope Study 19' X 1 X*Study 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1; ESTIMATE 'Slope Study 20' X 1 X*Study 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1; RUN; O comando ESTIMATE, segundo o autor estima os coeficientes do intercepto e da inclinação através de todos os estudos (linha 1 e 2) e os demais calcula estimativas de inclinação para cada estudo. Estou utilizando o seguinte código RegFixo<-lm(Y~X*estudo,contrasts=list(estudo="contr.SAS"),data=DATA) RegFixo<-lm(Y~X*estudo,contrasts=list(estudo="contr.sum"),data=DATA) # Este comando é o mesmo que fazer o Estimate? library(car) Anova(RegFixo,type="III") *Minha dúvida é como calcular os ESTIMATES no R conforme comando acima do SAS?* O dput() da base da dados que estou utilizando é fornecido abaixo. Também segue o artigo para eventual dúvida sobre da saída obtida pelo autor no SAS. A minha dúvida refere-se ao comando das páginas 745,746,747 DATA<-structure(list(OBS = 1:108, estudo = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 14L, 14L, 14L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 20L, 20L), .Label = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20"), class = "factor"), X = c(1.16, 1.94, 2.5, 3.99, 4.36, 4.99, 2.11, 2.29, 2.46, 4.95, 5.93, 2.1, 2.3, 3.9, 5.16, 5.58, 5.61, 3.2, 4.33, 5.04, 5.18, 5.57, 5.6, 2.32, 4.06, 2.48, 2.73, 3.67, 4.16, 4.58, 4.86, 2.77, 2.8, 2.97, 3.85, 6.25, 6.8, 2.74, 3.72, 4.52, 5.19, 3.24, 3.29, 4.53, 5.1, 5.41, 7.25, 3.1, 3.14, 3.87, 6.41, 7.36, 7.96, 3.25, 3.25, 4.4, 4.75, 4.97, 3, 3.15, 4.96, 5.36, 5.63, 6.53, 6.7, 7.84, 5.45, 5.83, 6.77, 6.88, 8.48, 4.31, 5.71, 6.7, 4.11, 4.55, 4.76, 5.07, 5.9, 6.85, 8.88, 4.25, 6.51, 6.53, 6.68, 6.8, 8.63, 6.47, 6.74, 7.58, 8.11, 9.18, 5.49, 5.63, 6.67, 7.45, 8.13, 8.32, 8.75, 8.92, 9.43, 6.06, 7.99, 8.36, 9.53, 9.68, 7.16, 9.61), Y = c(-2.92, -1.03, -1, 1.33, 1.14, 1.59, -1.34, -1.14, -1.09, 1.43, 3, -0.7, -1.11, 0.17, 2.39, 1.78, 3.09, 0.18, 0.74, 1.95, 1.07, 2.71, 2.44, 0.26, 2, 1.31, 1.32, 2.52, 2.83, 2.99, 3.9, 1.18, 1.7, 1.85, 3.13, 5.27, 5.86, -0.27, 1.33, 1.04, 2.4, 3.12, 3.53, 4.29, 4.05, 5.55, 7.23, 3.31, 2.58, 4.08, 6.67, 6.8, 8.21, 2.88, 4.85, 4.35, 6.08, 5.91, 2.57, 3.93, 5.85, 5.21, 6.33, 6.6, 6.95, 8.1, 6.48, 6.23, 7.89, 6.95, 8.13, 5.23, 6.09, 7.69, 5.21, 5.22, 6.18, 5.75, 6.54, 6.7, 10.24, 5.34, 9.19, 8.43, 8.28, 8.32, 10.44, 7.61, 7.74, 8.53, 8.9, 9.77, 6.65, 6.45, 8.59, 9.21, 9.37, 9.5, 10.36, 9.44, 11.01, 7.93, 10.19, 10.99, 11.51, 12.61, 9.99, 12.21 ), YADJ = c(0.89, 0.64, 3, 4.36, 3.81, 4.36, 1.16, 1.58, 2.62, 4.43, 6.46, 1.47, 1.62, 2.92, 5.38, 5.41, 6.39, 3.77, 3.64, 4.88, 4.81, 5.12, 5.79, 1.65, 4.02, 2.03, 2.21, 3.65, 3.91, 4.51, 4.62, 2.13, 2.52, 2.72, 4.64, 5.31, 6.99, 2.35, 3.13, 4.78, 5.01, 3.31, 2.79, 4.08, 5.19, 5.6, 7.01, 2.15, 3.3, 4, 6.4, 7.9, 7.82, 2.97, 3.7, 3.95, 4.53, 4.47, 2.05, 3.67, 4.21, 6.01, 5.75, 5.88, 7.1, 7.87, 4.84, 5.41, 7.26, 7.11, 8.93, 4.04, 5.45, 7.07, 3.39, 5.02, 4.42, 5.19, 5.31, 7.49, 8.98, 4.3, 7.1, 6.06, 6.79, 6.9, 8.49, 6.39, 6.98, 8.21, 8.44, 8.84, 5.16, 5.32, 6.93, 8.7, 8.22, 8.63, 8.76, 9.27, 9.14, 5.89, 7.56, 9.06, 10.09, 10.1, 7.61, 9.78)), .Names = c("OBS", "estudo", "X", "Y", "YADJ"), row.names = c(NA, -108L), class = "data.frame") Eu inseri um link para 1 arquivo nesta mensagem: stpierre.pdf <https://www.box.com/shared/ym97esmv6biljsb725j6>(387 KB)Box <https://www.box.com/thunderbird>https://www.box.com/shared/ym97esmv6biljsb725j6 O Mozilla Thunderbird <http://www.getthunderbird.com> torna fácil compartilhar grandes arquivos pelo e-mail.

2 3

Partição de estima
by Fernando Souza 10 Mai '14

10 Mai '14

Caros Amigos, Estou refazendo os comandos apresentado em um artigo de meta-análise. Acontece que o autor está utilizando o SAS e gostaria de refazer o comando utilizando o R: O código utilizado pelo autor no SAS foi: PROC GLM DATA=Dataregs; CLASS Study; MODEL Y = X Study X*Study/SOLUTION; RANDOM Study; LSMEANS Study/at X=0 STDERR; ESTIMATE 'Overall Intercept' INTERCEPT 20 Study 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1/DIVISOR=20; ESTIMATE 'Overall Slope' X 20 X*Study 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1/DIVISOR=20; ESTIMATE 'Slope Study 1' X 1 X*Study 1; ESTIMATE 'Slope Study 2' X 1 X*Study 0 1; ESTIMATE 'Slope Study 3' X 1 X*Study 0 0 1; . . . ESTIMATE 'Slope Study 18' X 1 X*Study 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1; ESTIMATE 'Slope Study 19' X 1 X*Study 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1; ESTIMATE 'Slope Study 20' X 1 X*Study 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1; RUN; O comando ESTIMATE, segundo o autor estima os coeficientes do intercepto e da inclinação através de todos os estudos (linha 1 e 2) e os demais calcula estimativas de inclinação para cada estudo. Estou utilizando o seguinte código RegFixo<-lm(Y~X*estudo,contrasts=list(estudo="contr.SAS"),data=DATA) RegFixo<-lm(Y~X*estudo,contrasts=list(estudo="contr.sum"),data=DATA) # Este comando é o mesmo que fazer o Estimate? library(car) Anova(RegFixo,type="III") *Minha dúvida é como calcular os ESTIMATES no R conforme comando acima do SAS?* O dput() da base da dados que estou utilizando é fornecido abaixo. Também segue o artigo para eventual dúvida sobre da saída obtida pelo autor no SAS. A minha dúvida refere-se ao comando das páginas 745,746,747 DATA<-structure(list(OBS = 1:108, estudo = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 14L, 14L, 14L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 20L, 20L), .Label = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20"), class = "factor"), X = c(1.16, 1.94, 2.5, 3.99, 4.36, 4.99, 2.11, 2.29, 2.46, 4.95, 5.93, 2.1, 2.3, 3.9, 5.16, 5.58, 5.61, 3.2, 4.33, 5.04, 5.18, 5.57, 5.6, 2.32, 4.06, 2.48, 2.73, 3.67, 4.16, 4.58, 4.86, 2.77, 2.8, 2.97, 3.85, 6.25, 6.8, 2.74, 3.72, 4.52, 5.19, 3.24, 3.29, 4.53, 5.1, 5.41, 7.25, 3.1, 3.14, 3.87, 6.41, 7.36, 7.96, 3.25, 3.25, 4.4, 4.75, 4.97, 3, 3.15, 4.96, 5.36, 5.63, 6.53, 6.7, 7.84, 5.45, 5.83, 6.77, 6.88, 8.48, 4.31, 5.71, 6.7, 4.11, 4.55, 4.76, 5.07, 5.9, 6.85, 8.88, 4.25, 6.51, 6.53, 6.68, 6.8, 8.63, 6.47, 6.74, 7.58, 8.11, 9.18, 5.49, 5.63, 6.67, 7.45, 8.13, 8.32, 8.75, 8.92, 9.43, 6.06, 7.99, 8.36, 9.53, 9.68, 7.16, 9.61), Y = c(-2.92, -1.03, -1, 1.33, 1.14, 1.59, -1.34, -1.14, -1.09, 1.43, 3, -0.7, -1.11, 0.17, 2.39, 1.78, 3.09, 0.18, 0.74, 1.95, 1.07, 2.71, 2.44, 0.26, 2, 1.31, 1.32, 2.52, 2.83, 2.99, 3.9, 1.18, 1.7, 1.85, 3.13, 5.27, 5.86, -0.27, 1.33, 1.04, 2.4, 3.12, 3.53, 4.29, 4.05, 5.55, 7.23, 3.31, 2.58, 4.08, 6.67, 6.8, 8.21, 2.88, 4.85, 4.35, 6.08, 5.91, 2.57, 3.93, 5.85, 5.21, 6.33, 6.6, 6.95, 8.1, 6.48, 6.23, 7.89, 6.95, 8.13, 5.23, 6.09, 7.69, 5.21, 5.22, 6.18, 5.75, 6.54, 6.7, 10.24, 5.34, 9.19, 8.43, 8.28, 8.32, 10.44, 7.61, 7.74, 8.53, 8.9, 9.77, 6.65, 6.45, 8.59, 9.21, 9.37, 9.5, 10.36, 9.44, 11.01, 7.93, 10.19, 10.99, 11.51, 12.61, 9.99, 12.21 ), YADJ = c(0.89, 0.64, 3, 4.36, 3.81, 4.36, 1.16, 1.58, 2.62, 4.43, 6.46, 1.47, 1.62, 2.92, 5.38, 5.41, 6.39, 3.77, 3.64, 4.88, 4.81, 5.12, 5.79, 1.65, 4.02, 2.03, 2.21, 3.65, 3.91, 4.51, 4.62, 2.13, 2.52, 2.72, 4.64, 5.31, 6.99, 2.35, 3.13, 4.78, 5.01, 3.31, 2.79, 4.08, 5.19, 5.6, 7.01, 2.15, 3.3, 4, 6.4, 7.9, 7.82, 2.97, 3.7, 3.95, 4.53, 4.47, 2.05, 3.67, 4.21, 6.01, 5.75, 5.88, 7.1, 7.87, 4.84, 5.41, 7.26, 7.11, 8.93, 4.04, 5.45, 7.07, 3.39, 5.02, 4.42, 5.19, 5.31, 7.49, 8.98, 4.3, 7.1, 6.06, 6.79, 6.9, 8.49, 6.39, 6.98, 8.21, 8.44, 8.84, 5.16, 5.32, 6.93, 8.7, 8.22, 8.63, 8.76, 9.27, 9.14, 5.89, 7.56, 9.06, 10.09, 10.1, 7.61, 9.78)), .Names = c("OBS", "estudo", "X", "Y", "YADJ"), row.names = c(NA, -108L), class = "data.frame") Eu inseri um link para 1 arquivo nesta mensagem: stpierre.pdf <https://www.box.com/shared/ym97esmv6biljsb725j6>(387 KB)Box <https://www.box.com/thunderbird>https://www.box.com/shared/ym97esmv6biljsb725j6 O Mozilla Thunderbird <http://www.getthunderbird.com> torna fácil compartilhar grandes arquivos pelo e-mail.

1 0

Função usando sample com condição
by ASANTOS 10 Mai '14

10 Mai '14

Boa noite listeiros, Criei o seguinte data frame: proj.talhao<-sort(rep(c("tamandua","itapagi","corrego"),100)) n.talhao<-sort(rep(c("144","256","356","144","301","180"),50)) dados<-as.data.frame(cbind(proj.talhao,n.talhao)) dados$medidas<-rnorm(nrow(dados),300) head(dados) Agora gostaria de solicitar a função sample() para 20 valores sem reposição a cada alteração de n.talhao em cada proj.talhao, que são caracteres, então neste caso o que eu poderia utilizar? Obrigado -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 ======================================================================

4 5

Contraste com glm com distribuição de poisson em um fatorial 2x2
by ASANTOS 09 Mai '14

09 Mai '14

Boa noite Pessoal, Estou tentando realizar um contraste com glm com distribuição de poisson em um fatorial 2x2 e ao final testar se esta tudo OK, mas esbarei em algumas dúvidas a respeito da interpretação de dados com distribuição normal x poisson, em meu exemplo tenho: #--------------------------------------------------------------------------------------------- require(multcomp) ##Dados artificiais - Status (Atacado x Sadio) x Idade(48 x 72) d <- data.frame(a=factor(sample(c('atacado','sadio'), 100, rep=T)), b=factor(sample(c('48','72'), 100, rep=T))) d$y <- as.numeric(d$a)*rpois(100,5)+ as.numeric(d$b)*rpois(100,20)+ as.numeric(d$a)*as.numeric(d$b)*rpois(100, 15)+rpois(100, 40); ##Crio a interação d$ab <- interaction(d$a, d$b) ##Ajusto o GLM de poisson glmRes <- glm(y ~ ab, family="poisson", data=d) ##Especificos os contrastes desejados cntrMat <- rbind("atacado.48-sadio.48"=c(1, -1, 0, 0), "atacado.72-sadio.72"=c(0, 0, 1, -1), "atacado.48-atacado.72"=c(1, 0, 0, -1), "sadio.48-sadio.72"=c(0, 1, 0, -1)) ## Testo os contrastes com função glht do pacote multcomp summary(glht(glmRes, linfct=mcp(ab=cntrMat), alternative="two.sided"), test=adjusted("none")) #-------------------------------------------------------------------------------------------------------- Mas agora gostaria de testar manualmente os resultados do primeiro contraste, se fossem para uma variável resposta com distribuição normal aplicaria o teste de t e calcularia o p valor, mas para dados com distribuição de erros de Poisson? Alguém poderia me ajudar? Obrigado, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 ======================================================================

2 4

Número de caracteres no comando read.table
by Helder Gramacho 09 Mai '14

09 Mai '14

Bom dia pessoal, O arquivo txt abaixo deve ser importado com duas casas decimais nas duas colunas, entretanto na primeira, aparece com apenas 1 e na segunda nenhuma, tentei após a importação utilizar o comando signif() para exibir a quantidade correta de algarismos significativos sem sucesso, ao que parece o problema está na importação, como indicar a quantidade de caracteres a serem reconhecidos no comando read.table? Segue o código e o arquivo disponibilizado no dropbox: ### <code r> links <- c("https://www.dropbox.com/s/o5i1vjua7ggniny/borda_pesq_r.txt") tokens <- gsub("^.*/s/","",dirname(links)) fileNames <- basename(links) newLinks <- file.path("http://dl.dropbox.com/s", tokens, fileNames); newLinks for (a in newLinks) { tryCatch(download.file(a, dest=basename(a), mode='wb'), error=function(...) print("Falha no download!"))} borda=read.table(file="borda_pesq_r.txt",header=F) borda class(borda) ### </code> Obrigado, *Hélder Gramacho * Recife-PE / *agrohelder(a)gmail.com <agrohelder(a)hotmail.com>*

2 2

Formatação com sprintf
by Rubem Kaipper Ceratti 07 Mai '14

07 Mai '14

Caros listeiros, Tenho um problema que consiste em transformar um certo número para formato 'character' com comprimento 14. Para isso tentei usar a função base::sprintf, mas para números com mais de 10 dígitos, recebo a mensagem de erro abaixo: > sprintf('%.14d', 1202342234) [1] "00001202342234" > sprintf('%.14d', 12023422344) Error in sprintf("%.14d", 12023422344) : invalid format '%.14d'; use format %f, %e, %g or %a for numeric objects Alguém sabe uma forma de contornar isso? Grato, Rubem

3 5

Emprego para estatísticos com conhecimentos de R
by Wenceslau Teixeira 06 Mai '14

06 Mai '14

With the hiring of an IT developer - Statistics, CropDesign wants to strengthen its team of statisticians that is responsible for experimental design and data analysis in the field of agricultural crops. The IT developer - Statistics will develop and improve local and global IT infrastructure, and maintain database systems to enhance the team's efficiency to perform data analysis. He/she will develop web-based systems for reporting analysis results to customers, and improve procedures through automation and standardization. In addition, he/she will be active as a statistician, and contribute to data analysis, interpretation of results and reporting to biologists. *What we expect:* You have a master degree or higher in a relevant field (IT, statistics, or related) or at least 3 years of relevant work experience. You have ample experience in computer programming (*particularly in R*) and databasing (SQL). *We are:* BASF Plant Science develops plant biotechnology solutions to increase the yield and quality of crop plants. CropDesign, the Belgian division of BASF Plant Science, focuses on rice as model crop. The company applies genomics, informatics and robotics technologies and employs over 140 employees in state-of-the-art laboratories and an automated greenhouse complex. https://www.researchgate.net/job/813404_IT_Developer-Statistics?source=prfs… -- Wenceslau Teixeira wgt007(a)gmail.com skype: wgt007

1 0

[off] Recomendações para programação
by FHRB Toledo 06 Mai '14

06 Mai '14

Senhores, Postado no R-Bloggers http://www.econometricsbysimulation.com/2014/05/how-to-code-something-new-i… att, FH

1 0

Selecionar e copiar conteúdo de página usando apenas o terminal linux
by walmes . 06 Mai '14

06 Mai '14

Saudações, Preciso ler os dados de uma página mas da forma tradicional, usando XML para o exame e retenção dos dados eu não consigo. Os dados são de altura, idade, peso, enfim, de jogadores de futebol do campeonato brasileiro. Estão disponíveis nessa página, por exemplo, para o Fluminense *http://www.whoscored.com/Teams/1232 <http://www.whoscored.com/Teams/1232>* O que me interessa é a tabela com o nome dos jogadores, dados biométricos e esportivos. Um selecionar e copiar dessa porção que me interessa traz esse conteúdo. R Name Pos Age cm kg Apps Goal A Yel Red SpG PS% AW MoM Rt 1 Rafael Sóbis AM(LR),FW 28 172 67 2 2 - - - 3.5 78.8 1.5 - 7.82 2 Carlinhos D(L) 27 176 72 2 - - - - 1 81.1 1 1 7.57 3 Gum D(C) 28 189 86 2 - - - - 0.5 75.2 2.5 1 7.51 4 Wagner AM(C) 29 172 71 2 - - 1 - 3 90 - - 7.43 5 Bruno Vieira D(R) 28 178 69 2 - - - - - 85.9 1.5 - 7.23 6 Darío Conca M 30 167 58 2 - - 1 - 3 85.9 - - 7.21 7 Fred FW 30 185 75 2 1 2 - - 3 75.6 1.5 - 7.19 8 Diguinho DM(C) 31 171 70 2 - - - - 0.5 84.7 1.5 - 7.14 9 Elivelton D 21 179 81 2 - - - - - 74.6 0.5 - 6.86 10 Diego Cavalieri GK 31 191 86 2 - - - - - 46.2 - - 6.69 11 Jean DM(C) 27 170 70 2 - - - - 1 88.6 - - 6.61 12 Biro Biro AM(L) 19 164 55 0(1) - - - - 1 60 - - 6.47 13 Edwin Valencia M 29 181 85 0(2) - - - - - 81.8 1 - 6.31 14 Rafinha M(R) 20 177 74 0(1) - - - - - 50 - - 6 15 Walter FW 24 178 88 0(1) - - - - - 60 - - 5.95 16 Felipe GK 26 193 90 - - - - - - - - - - 17 Chiquinho AM(C) 24 170 69 - - - - - - - - - - 18 Kenedy FW 18 182 77 - - - - - - - - - - 19 Wellington Carvalho D 21 185 84 - - - - - - - - - - 20 Wellington Silva D 26 177 64 - - - - - - - - - - Quando eu peço o código fonte da página (acesso pelo botão direito do mouse no navegador firefox), não aparecem esses valores lá. Se aparecessem dava para usar o XML. Pelo jeito os dados são trazidos por uma consulta à uma base de dados on the fly para colocar na página. A única forma que eu sei de pegar é copiando para área de transferência. Eu tenho feito assim: 1. Abro a página de cada time no navegador e dou ctrol+a para selecionar todo o conteúdo; 2. Dou ctrol+c para copiar o conteúdo para área de transferência; 3. Dou control+v dentro de um arquivo texto; 4. Leio o arquivo texto no R, elimino a sujeira, organizo em colunas até chegar um data.frame. O que eu quero é substituir passos gráficos de 1 à 3 por algum comando do teminal linux que pudesse pegar a URL que eu passar e salvar o conteúdo em um aquivo que eu der o nome. Com isso elimino intervenção humana e rapidamente baixo todos os times, de todos os torneios para ter excelentes dados para trabalhar em aula. Se alguém se interessar, os dados da liga européia (56 times) que peguei no braço estão em *http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/euro_football_players.txt <http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/euro_football_players.txt>* Dei umas googladas e vi alguns comandos que, infelizmente, ainda não trazem o que eu preciso, como *sudo apt-get install lynx* *lynx -dump http://www.whoscored.com/Teams/1232 <http://www.whoscored.com/Teams/1232>* O recorte do resultado do comando está abaixo. View: [41]Overall [42]Home [43]Away R Name Pos Age cm kg Apps Goal A Yel Red SpG PS% AW MoM Rt <------ a tabela que eu queria era pra estar *Players shaded are players who are not currently active in team. <------ entre essas duas linhas, mas não. (Loaned, sold, etc..) Tournaments: [44]Brasileirão View: [45]Overall [46]Home [47]Away Caso alguém tenha algum caminho a apontar, fico grato. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 skype: walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================

6 8

Problemas no ajuste de semivariogramas teóricos
by Helder Gramacho 05 Mai '14

05 Mai '14

Boa noite pessoal, Gostaria de uma ajuda, estou tentando fazer o ajuste de semivariogramas teóricos pelo método dos mínimos quadrados, entretanto, aparentemente não está sendo possível realizar o ajuste, ficando como na figura abaixo. Será que se trata de algum problema com o código que estou executando, ou os dados é que não permitem mesmo o ajuste. Reproduzi o código abaixo da figura e o arquivo está no Dropbox. Desde já agradeço qualquer ajuda, [image: Imagem inline 1] # Download de um arquivo do Dropbox links <- c("https://www.dropbox.com/s/8blubgumcsss834/cobre.csv") tokens <- gsub("^.*/s/","",dirname(links)) fileNames <- basename(links) newLinks <- file.path("http://dl.dropbox.com/s", tokens, fileNames); newLinks for (a in newLinks) { tryCatch(download.file(a, dest=basename(a), mode='wb'), error=function(...) print("Falha no download!"))} cobre<-read.table(file="cobre.csv", sep=",", header=T, dec=".") attach(cobre) cobre<-as.geodata(cbind(cobre$V1,cobre$V2,cobre$V3)) # Semivariograma Experimental par(mfrow=c(1,1),xpd=F) var.cu<-variog(cobre,uvec=seq(0.1,3,l=10),pairs.min=30,estimador.type="classical", direction="omnidirectional",tolerance=pi/8) plot(var.cu, xlab="distância", ylab="semivariância",main='Cobre',font.main = 3) #-------------------------------------------------------------------------------------------------------- # Ajustando Semivariograma Teórico pelo Método dos Mínimos Quadrados #-------------------------------------------------------------------------------------------------------- # Modelo exponencial exp.ols.cu<-variofit(var.cu,ini=c(235, 0.41),weights="equal", cov.model="exp") exp.ols.cu plot(var.cu, xlab='Alcance', ylab='Semivariância', main='Semivariograma OLS - Exponencial') lines(exp.ols.cu, col="blue") summary(exp.ols.cu) ## Modelo esférico sph.ols.cu<-variofit(var.cu,ini=c(235, 0.41),weights="equal", cov.model="sph") sph.ols.cu plot(var.cu, xlab='Alcance', ylab='Semivariância', main='Semivariograma OLS - Esférico') lines(sph.ols.cu, col="blue") summary(sph.ols.cu) ## Modelo gaussiano gaus.ols.cu<-variofit(var.cu,ini=c(235, 0.41),weights="equal", cov.model="gaus") gaus.ols.cu plot(var.cu, xlab='Alcance', ylab='Semivariância', main='Semivariograma OLS - Gaussiano') lines(gaus.ols.cu, col="blue") summary(gaus.ols.cu) *Hélder Gramacho * Recife-PE / *agrohelder(a)gmail.com <agrohelder(a)hotmail.com>*

4 8

Mover coordenadas de um raster (Georreferenciamento)
by ASANTOS 05 Mai '14

05 Mai '14

Boa noite pessoal, Tenho um novo problema, tenho um raster (dem.crop.final.tif) que representa a elevação do terreno (parte de um objeto Topodata do INPE) e preciso georreferenciar o raster, sendo que tenho as coordenadas atuais (x.orig e y.orig) que estão erradas e preciso corrigir com as coordenadas certas (x.new e y.new) para todos os pixels do raster baseado nestes 6 pontos, alguém sabe se é possível realizar essa transformação sem utilizar o GRASS ou QGIS, segue CRM dos dados: ### <code r> lapply(c('rgdal', 'maptools', 'shapefiles'), require, character.only=TRUE) #Download do controno da área em shapefile links <- c( "https://www.dropbox.com/s/3ph2630xicpexo0/dem.crop.final.tif") if (sum(sapply(basename(links), file.exists))<1) { lapply(links, function(a) tryCatch(download.file(a, dest=basename(a), mode='wb'), error=function(...) message("ERRO!")))} else message('OK!') dem <- readGDAL('dem.crop.final.tif') x.orig<-c(-42.33960, -42.33937, 42.34546, -42.34738, -42.21652, -42.40492) y.orig<-c(-19.23349, -19.23514,-19.23217, -19.22818,-19.05137,-19.50393) x.new<-c(-42.33929, -42.33921, -42.34515, -42.34714, -42.21620, -42.40471) y.new<-c(-19.24486, -19.24655,-19.24350,-19.23955,-19.06276,-19.51528) ### </code> Obrigado, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 ======================================================================

2 1

Análise de Cluster
by Roberto Guevara 05 Mai '14

05 Mai '14

Prezados colegas usuários de R, boa tarde. Estou tentando realizar uma análise de cluster e minha dúvida é se há como utilizar valores de similaridade, ao invés de dissimilaridade, entre as unidades a serem agrupadas. Sei que posso obter os valores de similaridade subtraindo de 1 os valores de dissimilaridade. No entanto, não achei nenhum argumento na função hclust para que a análise seja feita com base nas similaridades. Quem puder me ajudar, agradeço. Peço desculpas se for um tópico repetido ou caso se trate de uma dúvida por falta de conhecimento da análise e não da linguagem R em si. Atenciosamente, -- Roberto Guevara Ferreira Lima Biólogo - CRBio 6ª Região: 73146/06-D Mestre em Zoologia Laboratório de Ecologia e Zoologia de Vertebrados Instituto de Ciências Biológicas Universidade Federal do Pará Rua Augusto Corrêa, nº 01 - Bairro: Guamá. CEP: 66075-110 Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/7363382159007600

1 0

Re: [R-br] Análise de dados categorizados pela metodologia GSK
by Ivan Bezerra Allaman 05 Mai '14

05 Mai '14

Uma breve googlada http://r.789695.n4.nabble.com/Repeated-measures-with-categorical-data-td468… (s,f,p) Allaman \begin{signature} <<>>= Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman Universidade Estadual de Santa Cruz Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas Ilhéus/BA - Brasil Fone: +55 73 3680-5596 E-mail: ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com @ \end{signature}

1 0

Análise de dados categorizados pela metodologia GSK
by Wirton Macedo Coutinho 05 Mai '14

05 Mai '14

Bom dia pessoal, Alguém conhece algum pacote do R que faz análise de dados categorizados por modelos lineares com resposta dicotômica, utilizando a metodologia GSK? Att., Wirton Macedo Coutinho Fitopatologia - Embrapa Algodão Campina Grande, PB

1 0

Fatoração LU no R
by Andre Oliveira 04 Mai '14

04 Mai '14

Pessoal alguém sabe como obter a fatoração LU de uma matriz no R? obrigado André Oliveira Souza

2 2